Runge-Kutta方法
Runge-Kutta方法的相关文献在1994年到2022年内共计141篇,主要集中在数学、力学、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文137篇、会议论文4篇、专利文献10217117篇;相关期刊108种,包括上海师范大学学报(自然科学版)、黑龙江大学自然科学学报、吉林大学学报(理学版)等;
相关会议4种,包括第十二届全国电波传播学术讨论会、辽宁省第二届学术年会暨第五届青年学术年会、第十三届全国复合材料学术会议等;Runge-Kutta方法的相关文献由274位作者贡献,包括邓子辰、王文强、甘四清等。
Runge-Kutta方法—发文量
专利文献>
论文:10217117篇
占比:100.00%
总计:10217258篇
Runge-Kutta方法
-研究学者
- 邓子辰
- 王文强
- 甘四清
- 余越昕
- 李慧
- 王素霞
- 肖飞雁
- 孙卫
- 汪玉霞
- 王润轩
- 胡伟鹏
- 丛玉豪
- 于信汇
- 任登凤
- 刘儒勋
- 刘莹
- 刘鑫
- 呙清强
- 张军
- 张凯
- 张娟
- 张学莹
- 张春蕊
- 张磊
- 文海洋
- 文立平
- 李沪曾
- 李立
- 李芳
- 杨传影
- 樊晓光
- 汪芳宗
- 王洪山
- 王炳涛
- 肖爱国
- 肖荣
- 胡琳
- 范玮
- 谭俊杰
- 邹建华
- 陆林生
- 陈全发
- 陈林芳
- 韩松梅
- 骆志纬
- 黄枝姣
- Wen Liuhan·heisha
- Ye Lieping
- Yu Fang
- Zhou Fulin
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苗蕾;
王书琴
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摘要:
传统陶瓷工艺品包装设计不合理,存在过度包装问题.为此,提出基于3D打印技术的陶瓷工艺品包装优化设计方法.通过非线性缓冲系统对陶瓷工艺品包装材料进行力学特性分析,采用Rungekutta方法对线性系统和非线性系统进行数值模拟,获取阻尼比、质量比等对关键部件最大加速度响应的影响,确定陶瓷工艺品包装的材料选择以及结构设计,结合3D打印技术对陶瓷工艺品包装进行优化设计.结果表明,所提方法能够有效提升陶瓷工艺品包装的生产效益.
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李焕荣
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摘要:
随机微分方程是概率论与确定性微分方程相结合的产物,与确定性微分方程精确解的求解相比,随机微分方程精确解的求解是十分困难的.于是针对近几十年来兴起的热门边缘学科——随机微分方程的求解方法,提出了求随机微分方程数值解的方法应用及比较.讨论了求解随机微分方程数值解的方法,即Euler-Maruyama方法、Milstein方法和Runge-Kutta方法,并应用几个实例比较了在不同布朗运动影响下随机微分方程的精确解与确定性微分方程的精确解的不同之处,还比较了不同数值方法的求解结果及数值解与精确解的误差;编程图示结果表明:Milstein方法和Runge-Kutta方法的数值解比Euler-Maruyama方法更接近真解,这些与理论分析是一致的,该结论对随机常微分方程数值求解理论方法的应用具有一定的指导意义.
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杨文锦;
王鸿丽;
刘彩云;
段晓丽;
张健
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摘要:
提供一种依据找出单摆小角度、大角度的分界点,进而分别研究自由振动的单摆在小角度、大角度时的摆动.采用Runge-Kutta方法并结合Matlab编程,画出摆角θ、角速度 ω、动能Ek和时间t之间的关系图.利用图像的优点在于可以直观地看出单摆小角度、大角度相关变量的图像差异,为物理教学中判断某一振动是否属于简谐振动提供了一种更加便捷有效的方式.
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冯胜;
卢迪
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摘要:
提出一种基于迭代的往复压缩机工作过程模型及其求解方法.对曲轴旋转一微小角度前后的状态进行建模求解,得到后一时刻的状态参数,由此迭代得到任意时刻工作全过程中工作腔内气体状态参数的变化规律.用实际的压缩机运行参数进行校验.该方法能够满足工程应用的精度要求,可以将膨胀、吸气、压缩、排气全过程进行整体求解.
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骆志纬
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摘要:
讨论了应用Runge-Kutta方法于单延迟分段连续微分方程u'(t)=au(t)+a1u([t+3])的数值稳定性,得到了数值解渐近稳定的条件.利用Order-Star和Pade'逼近理论,给出了当数值方法的稳定函数是ex的Pade'逼近时,数值解的稳定区域包含解析解的稳定区域的充分必要条件,最后做了相关的数值实验,验证了理论结果.
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谭丰林;
许海城;
谌子民;
唐西林
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摘要:
根据近浅海观测网的运输节点系泊系统的海洋环境特征,采用拟牛顿迭代算法求解不同风速和水深的钢桶、钢管倾角、重物球质量、浮标吃水深度及游动区域.考虑到求解的收敛性,采用模拟退火确定一个优质解作为初值,提出增加一个随模拟退火温度线性减小的控制更新幅度的参数,在大范围搜索时以一定概率接收搜寻到的解;随后在已找到的优质解附近小范围搜索.不同条件下的仿真锚链形状显示,其变化趋势符合风速和受力等条件的影响趋势,改进的模拟退火方法具有实用性.%According to the marine environment features of the mooring system which is the transport node of the neritic ob-servation network,the quasi-Newton iteration algorithm is used to calculate the inclination of barrel and tube,mass of weight ball,draft and nomadic range of buoy under different wind speeds and water depths. In view of the convergence of calculation, the simulated annealing is adopted to determine an elegant solution as an initial value. Addition of the parameter which linearly decreases with simulated annealing temperature and controls updating amplitude is proposed. The searched solutions are accepted with a certain probability during the large range search. Then the small range search is carried out around the found elegant solu-tions. The simulated mooring line chain shapes under different conditions shows that the change trend of line chain shapes com-plies with the influence trend of conditions like wind speed and force,and the improved simulation annealing method has practi-cality.
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唐荣;
申义庆;
崔凯
- 《第十八届全国计算流体力学会议》
| 2018年
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摘要:
对常微分方程的求解,多级Runge-Kutta方法具有精度高、稳定性好、存储量低等特点.由于稳定性的要求,显式Runge-Kutta方法的时间步长受到一定的限制.与显式方法相比,最后一级为隐式的Runge-Kutta方法能够使用相对大的时间步长,且由于只有一级需要进行隐式迭代求解,因此比对角隐式方法具有更高的计算效率.结合稳定性及耗散色散误差分析,本文发展了最后一级为隐式的四级四阶Runge-Kutta方法,并进一步与空间激波捕捉格式相结合,应用于流体力学的数值模拟研究,验证了方法的有效性.
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唐荣;
申义庆;
崔凯
- 《第十八届全国计算流体力学会议》
| 2018年
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摘要:
对常微分方程的求解,多级Runge-Kutta方法具有精度高、稳定性好、存储量低等特点.由于稳定性的要求,显式Runge-Kutta方法的时间步长受到一定的限制.与显式方法相比,最后一级为隐式的Runge-Kutta方法能够使用相对大的时间步长,且由于只有一级需要进行隐式迭代求解,因此比对角隐式方法具有更高的计算效率.结合稳定性及耗散色散误差分析,本文发展了最后一级为隐式的四级四阶Runge-Kutta方法,并进一步与空间激波捕捉格式相结合,应用于流体力学的数值模拟研究,验证了方法的有效性.
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唐荣;
申义庆;
崔凯
- 《第十八届全国计算流体力学会议》
| 2018年
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摘要:
对常微分方程的求解,多级Runge-Kutta方法具有精度高、稳定性好、存储量低等特点.由于稳定性的要求,显式Runge-Kutta方法的时间步长受到一定的限制.与显式方法相比,最后一级为隐式的Runge-Kutta方法能够使用相对大的时间步长,且由于只有一级需要进行隐式迭代求解,因此比对角隐式方法具有更高的计算效率.结合稳定性及耗散色散误差分析,本文发展了最后一级为隐式的四级四阶Runge-Kutta方法,并进一步与空间激波捕捉格式相结合,应用于流体力学的数值模拟研究,验证了方法的有效性.
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唐荣;
申义庆;
崔凯
- 《第十八届全国计算流体力学会议》
| 2018年
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摘要:
对常微分方程的求解,多级Runge-Kutta方法具有精度高、稳定性好、存储量低等特点.由于稳定性的要求,显式Runge-Kutta方法的时间步长受到一定的限制.与显式方法相比,最后一级为隐式的Runge-Kutta方法能够使用相对大的时间步长,且由于只有一级需要进行隐式迭代求解,因此比对角隐式方法具有更高的计算效率.结合稳定性及耗散色散误差分析,本文发展了最后一级为隐式的四级四阶Runge-Kutta方法,并进一步与空间激波捕捉格式相结合,应用于流体力学的数值模拟研究,验证了方法的有效性.
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唐荣;
申义庆;
崔凯
- 《第十八届全国计算流体力学会议》
| 2018年
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摘要:
对常微分方程的求解,多级Runge-Kutta方法具有精度高、稳定性好、存储量低等特点.由于稳定性的要求,显式Runge-Kutta方法的时间步长受到一定的限制.与显式方法相比,最后一级为隐式的Runge-Kutta方法能够使用相对大的时间步长,且由于只有一级需要进行隐式迭代求解,因此比对角隐式方法具有更高的计算效率.结合稳定性及耗散色散误差分析,本文发展了最后一级为隐式的四级四阶Runge-Kutta方法,并进一步与空间激波捕捉格式相结合,应用于流体力学的数值模拟研究,验证了方法的有效性.
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唐荣;
申义庆;
崔凯
- 《第十八届全国计算流体力学会议》
| 2018年
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摘要:
对常微分方程的求解,多级Runge-Kutta方法具有精度高、稳定性好、存储量低等特点.由于稳定性的要求,显式Runge-Kutta方法的时间步长受到一定的限制.与显式方法相比,最后一级为隐式的Runge-Kutta方法能够使用相对大的时间步长,且由于只有一级需要进行隐式迭代求解,因此比对角隐式方法具有更高的计算效率.结合稳定性及耗散色散误差分析,本文发展了最后一级为隐式的四级四阶Runge-Kutta方法,并进一步与空间激波捕捉格式相结合,应用于流体力学的数值模拟研究,验证了方法的有效性.
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刘祎;
周晨
- 《第十二届全国电波传播学术讨论会》
| 2013年
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摘要:
用基于Runge-Kutta方法的射线方程求解了不同电离层扰动模型的电波传播,并分析了不同模型对电波传播的影响.模型中为了简化分析,忽略了地磁场和碰撞对电波传播的影响.最后预测了不同电离层扰动模型的斜向返回电离图,得到的数据与实测数据进行对比,二者吻合很好.本文的模型能处理不同电离层扰动模型且算法效率高.
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刘祎;
周晨
- 《第十二届全国电波传播学术讨论会》
| 2013年
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摘要:
用基于Runge-Kutta方法的射线方程求解了不同电离层扰动模型的电波传播,并分析了不同模型对电波传播的影响.模型中为了简化分析,忽略了地磁场和碰撞对电波传播的影响.最后预测了不同电离层扰动模型的斜向返回电离图,得到的数据与实测数据进行对比,二者吻合很好.本文的模型能处理不同电离层扰动模型且算法效率高.
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刘祎;
周晨
- 《第十二届全国电波传播学术讨论会》
| 2013年
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摘要:
用基于Runge-Kutta方法的射线方程求解了不同电离层扰动模型的电波传播,并分析了不同模型对电波传播的影响.模型中为了简化分析,忽略了地磁场和碰撞对电波传播的影响.最后预测了不同电离层扰动模型的斜向返回电离图,得到的数据与实测数据进行对比,二者吻合很好.本文的模型能处理不同电离层扰动模型且算法效率高.
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刘祎;
周晨
- 《第十二届全国电波传播学术讨论会》
| 2013年
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摘要:
用基于Runge-Kutta方法的射线方程求解了不同电离层扰动模型的电波传播,并分析了不同模型对电波传播的影响.模型中为了简化分析,忽略了地磁场和碰撞对电波传播的影响.最后预测了不同电离层扰动模型的斜向返回电离图,得到的数据与实测数据进行对比,二者吻合很好.本文的模型能处理不同电离层扰动模型且算法效率高.
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- 株式会社尼康
- 公开公告日期:2021.11.26
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摘要:
决定装置(50)具备:算出部(10,12),其将多个检测区域在既定面内交叉的第1方向及第2方向的节距分别设为D1,D2,将于基板上沿着第1方向及第2方向二维排列的多个区划区域各自在第1方向及第2方向的尺寸分别设为W1,W2,进而将配置于基板上的多个标记在第1方向及第2方向的节距分别设为p1,p2,根据节距D1、节距D2、尺寸W1及尺寸W2,算出满足下式(a),(b)的多个标记的节距p1及节距p2,p1=D1/i(i为自然数)=W1/m(m为自然数)……(a)p2=D2/j(j为自然数)=W2/n(n为自然数)……(b)。
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- 株式会社尼康
- 公开公告日期:2019-05-21
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摘要:
决定装置(50)具备:算出部(10,12),其将多个检测区域在既定面内交叉的第1方向及第2方向的节距分别设为D1,D2,将于基板上沿着第1方向及第2方向二维排列的多个区划区域各自在第1方向及第2方向的尺寸分别设为W1,W2,进而将配置于基板上的多个标记在第1方向及第2方向的节距分别设为p1,p2,根据节距D1、节距D2、尺寸W1及尺寸W2,算出满足下式(a),(b)的多个标记的节距p1及节距p2,p1=D1/i(i为自然数)=W1/m(m为自然数)……(a)p2=D2/j(j为自然数)=W2(n为自然数)……(b)。