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991.
992.
在凝华增长过程中,冰晶的形状随着温度和湿度的改变而改变,准确模拟冰晶粒子的演变对于提高云模式的模拟能力起着非常重要的作用。在现有的云模式中,冰晶形状通常假设为球形,而在实际大气中,冰晶形状十分复杂。本研究中,我们根据冰晶凝华增长理论模型建立了一个单个冰晶粒子增长模型,模拟了温度分别为-1℃~-30℃时,单个典型非球形冰晶粒子的凝华增长过程。与风洞观测数据相对比,该模型能够抓住单个冰晶粒子的轴长,质量以及纵横比随温度和湿度的变化过程。我们进一步将该理论增长模型应用到群粒子的凝华增长过程的模拟。我们釆用欧拉二维正定平流输送法(MPDATA)模拟了典型非球形冰晶群粒子的凝华增长,并对比分析了在不同纵横比分辨率下的模拟效果以及温度变化对冰晶形状的影响,结果表明运用该数值方法可以合理地模拟出群粒子在凝华增长过程中纵横比的演变。与目前采用的拉格朗日-欧拉混合平流算法比较,该算法能够耦合到欧拉动力框架下的分档云模式中去,这对我们研究冰晶粒子形状对云微物理过程和动力过程的影响,以及它们对冰粒子凝华增长的反馈作用具有非常重要的科学意义。 相似文献
993.
条件模拟是一种计算非常耗时的高精度三维插值算法。针对串行条件模拟算法计算时间过长的问题,提出基于GPU的并行条件模拟算法,并进行储量估算。对条件模拟算法进行并行分析,利用GPU的高度并行性,构建CUDA通用计算开发环境,实现串行条件模拟算法到并行条件模拟算法的转换,使条件模拟算法的时间复杂度从O(n)降至O(logn)。并对西藏甲玛铜矿进行了储量估算。实验结果表明,在安装普通NVIDIA显卡的计算机以及估算精度不下降的情况下,GPU并行条件模拟的计算效率比CPU串行条件模拟的计算效率提高了60倍以上。 相似文献
994.
995.
采用非线性最小二乘法对石英水平摆倾斜仪格值标定的秒采样数据进行拟合。通过Levenberg-Marquardt算法实现迭代计算过程,准确求解光记录位移信号参数并计算标定格值。仿真和台站标定实验结果表明,采用非线性最小二乘法计算倾斜仪秒采样数据的标定格值与倾斜仪校准格值的一致性较好。 相似文献
996.
本文提出了一种基于粒子群优化相关向量机(PSO-RVM)的岩层可钻性预测方法。该方法选取岩层埋深H、声波时差AC、电阻率ρd、岩层密度ρ和泥质含量Vsh等5个参数作为评价岩层可钻性的基本参数。以某油田Du4钻井为例,采用PSO-RVM方法、多元回归方法和RVM方法对岩层可钻性进行评价。计算结果表明,PSO-RVM模型的预测结果与实测数据非常接近,其预测精度明显高于多元回归方法和RVM方法,说明本文提出的方法具有一定的优越性和较高的精度,可以较好地应用于钻井工程中岩层可钻性预测。 相似文献
997.
惯性导航作为一种独立、便捷、稳定的导航方式,在众多对导航定位有特殊要求的领域正发挥着难以替代的作用。但惯性导航的误差会随时间逐渐积累,以至于出现较大偏差,直接影响了导航定位效果,因而在实际应用中是否能准确快速实时修正定位误差至关重要。针对目前普遍使用的轨迹匹配方法 ICCP算法,在数字化路网中惯导机动载体的路径匹配基础上对该算法的几个主要环节进行了改进。最后对照实验进行验证,实验表明,改进后算法的效率和精度有了显著提高。 相似文献
998.
遗传算法具有较好的全局收敛性,蚁群算法具有较好的正反馈性,结合二者的优点,对混合算法进行了研究。定义了自适应交叉率和变异率,用遗传算法得到的一组最优解初始化蚁群算法初始状态下信息素的浓度,结合2-opt算法对结果进行优化,得到最优的物流车辆配送方案。实验验证了将混合算法运用于单配送中心车辆路径问题的有效性。 相似文献
999.
波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。 相似文献
1000.
风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法(ELM)对WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明,WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果,利用ELM算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20%~30%。与其他的智能算法(BP神经网络、SVM算法)对比分析后得出,ELM算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。 相似文献