Application of a neural network controller to body dynamic model with time-dependent fluid resistance

在改进现有不可压缩流体中物体运动方程基础上,提出一种基于神经网络的PID控制方法.该方法利用了神经网络对非线性函数的逼近能力,通过在线学习方式调节PID控制器的3个参数,既提高了计算的效率,又可以进行自适应控制.采用该控制方法对不可压缩流体中物体的运动进行了数值模拟实验,结果表明,该方法具有有效性和可行性

IMPROVED DYNAMIC PROGRAMMING ALGORITHM FOR UNCONSTRAINED TWO-DIMENSIONAL STOCK CUTTING PROBLEM

本文给出了一种求解无限制板材下料问题的动态规划解法,对该算法的计算复杂度进行了分析.并针对算法的特点提出了改进方案.通过理论分析得到改进方案的适用范围,并描述了这一改进动态规划算法的应用前景.数值实验表明,该算法可以缩简传统动态规划算法的计算时间和空间,同时得到解的最优值

The overlaping grid method to solve the multi-body rotation in incompressible fluid field

这里将螺旋桨在水中运动简化为二维区域内不可压缩流体中多个物体旋转运动,建立了其动力学方程,并采用重叠网格方法对其进行求解。这里给出数值试验结果,验证了方法的可行性

Dynamic Difference Mesh for Multi-Body Movement in Infinite Fluid Field

提出无限大流场中多体运动计算的动态差分网格.无限大流场用充分大的人工边界模拟,而运动物体表面是流场的内边界.对于流场的差分网格,外边界(人工边界)点是固定的,内边界点则随时间而移动,因此流场的差分网格是动态的.几个有代表性的算例验证了动态差分网格的有效性

Two numerical methods of multi-body movement in incompressible fluid

不可压缩流场中多体运动的数值模拟是计算流体动力学的前沿课题，目前可以求解此问题的两种高精度方法是重叠网格法和移动网格法。本文详细讨论了两种方法的理论基础，典型算法的实现过程，并采用两种方法对单圆柱和多圆柱运动问题进行了数值试验。通过分析比较，本文认为重叠网格法计算效率高于移动网格法，重叠网格法比移动网格法更适合于求解物体大位移运动问题，尤其当计算区域几何形状复杂时重叠网格法的优势更加明显

旅行商问题的近优解评价方法——浅析启发式算法的有效性

启发式算法的上界收敛性,即准收敛性的研究是评价启发式算法的一个重要问题.本文以评价近优解为中心,通过总结、归纳已有方法,整理各种典型算法的评价结果,对现有方法的适用范围和评价结果的意义作了分析讨论,其结论对于改善现有算法以及评价新算法有一定的指导作用.启发式算法的准收敛性仍旧是一个正在研究中的问题

Real-Life Traveling-Salesman Problem

提出一个新的旅行商问题,称之为现实旅行商问题(RLTSP).它更接近于现实生活中的旅行商问题,并且介于传统的旅行商问题(TSP)与图形旅行商问题(GTSP)之间.还给出现实旅行商问题的不完全计算机数学模型

整数规划基础

本书较全面地阐述了整数规划的割平面法、分支定界法、隐式枚举法、不完全枚举法、动态规划法及若干特殊问题的特殊方法。 </p