Lorentz空间粒子的广义动量

从协变形式的Hamilton原理得到粒子的运动方程，给出相对论性粒子广义动量用协变矢量表示的正确形式，并讨论了电磁场中带电粒子系统的哈密顿函数，指出一些文献中不当之处。     

双方势垒散射

讨论一维等高双方势垒对能量确定的自由粒子的散射问题,分析散射中略去向右反射对双势垒透射系数的影响。弄清随坐标缓变势垒对自由粒子散射的透射率的近似公式是否是在略去反射条件下得到的。     

双方势垒散射

讨论一维等高双方势垒对能量确定的自由粒子的散射问题，分析散射中略去向右反射对双势垒透射系数的影响，弄清除坐标缓变垒对自由粒子散射的透射率的近似公式是否是在略去反射条件下得到的。     

变光滑长度SPH方法在入水冲击中的应用研究

计算效率低一直以来都是SPH方法(光滑粒子流体动力学方法)发展过程中面临的技术难题,而变光滑长度SPH方法既可以提高粒子非均匀分布时核函数计算精度,又能保证邻近粒子相互作用的对称匹配,因此对提高计算效率十分有益。本文采用空间变光滑长度SPH方法,并提出了一种新型的高效、高鲁棒性搜索方法,即平衡型树形搜索法(balanced alternative digital tree search algorithm,B-ADT),开展了二维楔形体入水冲击问题的应用研究,模拟结果显示文中所采用的空间变光滑长度SPH方法和平衡型树形搜索法,在保证计算精度的情况下,可以有效提高计算效率,这为下一步开展复杂工程应用打下重要基础。     

基于变分模态时频分布下的水下目标DOA估计研究

在声呐、雷达等设备的目标探测中,声源方位估计是需要解决的关键问题之一。针对水下传感器阵列接收信号的波达方向角(DOA)估计算法中,传统的BP神经网络算法会因网络参数不合理和层数过多导致过拟合的问题,以往通过粒子群算法(PSO)进行优化后,网络仍容易过早结束训练而导致性能不佳。为此,本文提出一种基于变分模态分解结合粒子群算法优化后的BP神经网络算法。首先对目标回波信号进行可变模态分解,对分解得到的各分量进行时频分析后叠加的谱图特征作为经粒子群算法优化后的BP神经网络算法的输入进行训练测试,以此来提高阵元接收目标回波的DOA估计精度。仿真实验结果表明,结合变分模态分解及粒子群算法优化的BP神经网络具有更好的识别效果和泛化能力,提高了DOA的估计精度。     

基于模糊-粒子群算法的舰船主锅炉燃烧控制

针对舰船主锅炉燃烧控制系统负荷突变时主蒸汽压力波动大、空气和燃油调节速度慢以及风油配比易偏离最佳值的问题,在变偏置双交叉限幅燃烧控制系统的基础上,提出模糊-粒子群算法整定变偏置函数的偏置参数,制定大步长控制策略。在Simulink中建立模糊-粒子群控制器和燃烧控制系统模型,仿真试验结果表明:引入模糊-粒子群算法改进的燃烧控制系统主蒸汽压力超调量更小,调节时间更短,空燃比维持在良好范围内,可有效提升主锅炉燃烧控制系统的稳定性、快速性和经济性。     

移动粒子半隐式法的研究进展及应用

介绍了一种Lagrange无网格数值方法——移动粒子半隐式法,该方法使用粒子取代了传统方法中的网格,用粒子与其周围粒子之间的关系取代了传统方法中的差分项,利用粒子数密度的变化来识别自由表面．由于使用了Lagrange形式的控制方程,避免了可能出现的数值发散情况．重点介绍了该方法的理论基础,研究热点及进展等．     

自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法

将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF).该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的机动,并以此来克服固定结构交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法存在的缺陷,同时各模型滤波算法采用不敏粒子滤波(UPF)算法,使重要性密度函数融合了最新量测信息,更好地逼近真实状态的后验概率分布.通过计算机仿真证明,提出的算法可以有效提高IMMPF的费效比.     

抛石输运行为的连续时间随机行走模型应用

文章研究河道抛石的反常输运行为,应用连续时间随机行走模型,模拟抛石在河床上的运动行为。通过等待时间和跳跃步长的分布形式反映河床结构的异质性,从粒子随机运动角度解释了抛石在河道中反常输运的物理机理。应用蒙特卡罗模拟方法,直观展示了抛石输运过程中粒子在不同时刻下的空间分布情况。模型构建了单个粒子运动行为和宏观抛石输运现象之间的联系,对比实验结果验证了模型捕捉抛石反常输运现象的有效性,理论结果与实验高度吻合。分析结果表明,抛石运动过程中等待时间和跳跃步长的"宽"分布是导致抛石产生反常输运现象的主要原因。     

惯性粒子算法在船舶电力网络重构中的应用

海上船舶电力系统在出现故障无法供电时会导致船舶难以行驶与无法作业,必须在此情况下对电力网络结构进行重新构建,确保重要功能部件的恢复正常供电。为实现船舶电力网络的重构,本文对船舶上配置的一种电力网络的结构形式进行分析,并据此研究在电力故障时实现网络的重构数学模型。基于经典粒子群算法分析研究惯性加权粒子群算法在电力网络重构上应用。最后,以一种电力网络拓扑形式为仿真对象,对本文算法在电力网络重构进行实验,结果证明惯性粒子群算法能够构建合理的电力网络重构方案。