雾化液滴在气道内的动力学特性及其影响因素

基于单颗粒动力学,用Lagrangian方法建立了液滴在气道内运动的数学模型,用Runge-Kutta法对液滴运动方程进行了数值求解,得到了液滴速度、相对雷诺数和阻力系数沿气道轴向的变化规律,并分析了重力场、液滴粒径、液滴初始速度、液滴出射角度对液滴运动轨迹的影响.结果表明,液滴在气道内的运动分为变速段和恒速段,液滴粒径、初始速度及出射角度等因素对雾滴的运动轨迹也有很大影响,雾滴运动分析时一般不应忽略重力场的作用.     

实二次函数域基本单位范的判别法

本文给出实二次函数域基本单位范为g(g为F_q~*中本原元)的充分条件,从而解决了一批实二次函数域基本单位范的问题。     

三维高超音速复杂流场的分区数值计算

基于拼接网格系统 ,推导了一种适用于高超音速复杂流场分区数值计算的区域边界格式 ,通过区域边界格式对区域边界上的通量进行守恒性处理 ;在此基础上 ,发展了一个高超音速复杂流场分区算法。对高超音速粘性绕流流场进行了分区数值模拟 ,取得了较好的结果。     

不同热化学模型对表面传热影响的数值分析

研究不同热化学模型及壁面催化条件对表面传热的影响 ,包括 :(1)不同组元的高温空气模型 (7组元、 11组元 )的比较 ;(2 )热力非平衡 (双温度 )的化学动力过程与热力平衡 (单温度 )的化学动力过程的比较 ;(3)不同壁面催化条件的比较。     

火箭发动机燃烧室内气体非定常流动数值模拟

应用新的ＰＩＳＯ算法对液体火箭发动机内非定常流动过程进行了数值模拟计算。算法采用一步隐式预测、两步显式校正完成每一时间层计算,而不是通常的多次迭代计算,因而大大缩短计算时间。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。     

带有先验分布的Bayes统计抽样方案费用评价模型

以往在评价和比较几个统计抽样方案时,多从比较分析两种风险率入手,由于这种方法的局限性,往往不能得出满意的结论。本文利用Bayes方法,在给出先验分布及有关损失函数的条件下,从各种抽样方案的平均总损失入手比较几个可选方案的优良性。本文提供的与二项分布相对应的算法具有一般意义。示例所得结果也是令人满意的。     

分段线性凸费用网络流的两个算法

本文讨论了分段线性凸费用网络流问题,推广了线性费用网络流中的负回路方法和最小费用路方法,从而得到了求分段线性凸费用网络的最小费用流的两个算法。     

带横向射流的绕后台阶超音速外流场的数值模拟

将一股射流喷入超音速外流是飞行器飞行控制的常用方法。本文通过应用MacCormack 显格式和Ba(?)dwin-Lomax 代数湍流模型求解二维可压缩的RANS 方程,对带横向射流的绕后台阶的超音速外流场进行了数值模拟,并给出了流场的速度向量图、等压线图和等马赫线图。与无喷射的情形相比,台阶底部压力增加了一倍左右。     

An exact analysis of a joint production‐inventory problem in two‐echelon inventory systems

We consider a two‐echelon inventory system with a manufacturer operating from a warehouse supplying multiple distribution centers (DCs) that satisfy the demand originating from multiple sources. The manufacturer has a finite production capacity and production times are stochastic. Demand from each source follows an independent Poisson process. We assume that the transportation times between the warehouse and DCs may be positive which may require keeping inventory at both the warehouse and DCs. Inventory in both echelons is managed using the base‐stock policy. Each demand source can procure the product from one or more DCs, each incurring a different fulfilment cost. The objective is to determine the optimal base‐stock levels at the warehouse and DCs as well as the assignment of the demand sources to the DCs so that the sum of inventory holding, backlog, and transportation costs is minimized. We obtain a simple equation for finding the optimal base‐stock level at each DC and an upper bound for the optimal base‐stock level at the warehouse. We demonstrate several managerial insights including that the demand from each source is optimally fulfilled entirely from a single distribution center, and as the system's utilization approaches 1, the optimal base‐stock level increases in the transportation time at a rate equal to the demand rate arriving at the DC. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011