Johnson-Cook模型材料参数及来源

1. Johnson-Cook 模型简介

1) 应力由以下公式给出：

()()()

**1ln 1m

n eq eq eq A B C T σεε=+?+?-

式中，,,,,A B n C m 为模型参数；eq σ为等效应力；eq ε为等效塑性应变；*

eq ε 为无量纲化等效塑性应变率*

0eq eq εε

ε= ，0ε 为参考应变率，eq ε 为试验中的应变率；*()/()r m r T T T T T =--为无量纲化温度，其中r T 为参考温度，这里取作293 K ，m T 为材料的熔点温度，T 为试验温度。方程右边三项分别代表等效塑性应变，应变率和温度对流动应力的影响。

2) 断裂应变由以下公式给出：

()***

12345exp 1ln 1f eq D D D D D T εσε??????=+++?

????? 其中，f ε是有效断裂应变；,1,...,5i D i =是输入的常数；*H eq σσσ=是应力三轴度，H σ是平均应力。

损伤参数由以下公式给出：

eq

f

D εε?=∑

式中

eq

ε?是一个积分循环的等效塑性应变增量，

f

ε是当前时间步下的有效断

裂应变。损伤参数D 是一个积累量，当损伤参数D 达到1时，发生破损，将材料单元删除。

2.论文中的参数

彭霞锋. 高氮合金钢的动态压缩实验及动态本构关系[D].西南交通大学,2009.

（1）论文拟合得到的参数

空冷淬火

水冷淬火

（2）论文K文件中的参数

钨合金弹体的材料

空冷高氮钢靶板的材

Johnson-cook 模型参数

参数 参数名称 钨合金 空冷高氮钢 DENS(33

10kg m )

材料的密度 17 7.8 EX(1110Pa ) 剪切模量 0.77 0.77 NUXY(无单位)

泊松比 0.3 0.3 A (1110Pa ) 屈服应力参数 7.9e-3 1.5e-2 B (1110Pa )

硬化系数 5.1e-3 2.6e-2 n (无单位)

硬化指数 0.27 0.82 C

(无单位)

应变率系数 0.015 0.009 m (无单位)

温度系数 1.05 1.05 Melt Temp(开尔文) 融化温度 1.8e3 1.8e3 Room Temp(开尔文) 环境温度 293 293 Ef P1 SR

1.1e-6 1.1e-6 Specific Heat(无单位) 0.47e-5 0.47e-5 Fail Stress(无单位) 失效应力

-9

-9 D1(无单位) 此参数影响材料变形 3 3 D2(无单位) 此参数影响材料变形 0 0 D3(无单位) 此参数影响材料变形 0.78 0.78 D4(无单位) 此参数影响材料变形 0 0 D5(无单位) 此参数影响材料变形 0 0 C(无单位) 0.47 0.47 S1(无单位) 1.49 1.49 S2(无单位) 0 0 S3(无单位)

0 0 GAMAO(无单位) Gruneisen 系数 2.15 2.15 A(无单位) 一阶体积修正系数 0.46 0.46 E(0)(无单位) 0 0 V(0)(无单位)

1

1

3.用此参数仿真与实验结果对比

王猛. 细晶钨合金穿甲弹芯侵彻机理分析及试验研究[D].南京理工大学,2013

这篇论文中有用钨合金侵彻606装甲钢的实验数据，我们用相同的条件做仿真，对比仿真结果与实验结果，一次验证上述参数是否合理。

如图所示；在着速分别为800m/s,950m/s和1210m/s情况下侵彻深度分别为14mm，23mm和42mm。

图中红色为我们仿真的结果。由图可以看出我们的实验结果比论文中的结果偏小。但趋势和数量级还是符合的。另外论文中使用的是606装甲钢，而我们使用的是高氮钢。高氮钢的抗穿甲能力略强于606装甲钢，顾认为我们的实验结果符合预期。这套参数是合理的。

多孔介质在fluent中的操作方法 网络上传版本

如何在Fluent中实现多孔介质双能量方程(LNTE) How to use Non-equilibrium Thermal equation (LNTE) model for Porous media in Fluent Software ●请参照本人发表的文章： ●Please refer to the following papers： 1)Wang Fu–Qiang*，Shuai Yong*，Wang Zhi–Q iang，Leng Yu，Tan He–Ping. Thermal and chemical reaction performance analyses of steam methane reforming in porous media solar thermochemical reactor，International Journal of Hydrogen Energy，39(2)：718-730，2014 关键词：Porous, Solar, Hydrogen, Methane, Reforming, P1 approximation, radiative heat transfer 2)Wang Fu–Qiang*，Shuai Yong*，Tan He–Ping，Zhang Xiao-Feng，Mao Qian-Jun，Heat transfer analyses of porous media receiver with multi–dish collector by coupling MCRT and FVM method，Solar Energy，93：158–168，2013 关键词：Solar, Porous, dish concentrator, Receiver, Monte Carlo 3)Wang Fu–Qiang*，Shuai Yong*，Tan He–Ping，Yu Chun–Liang，Thermal Performance Analysis of Porous Media Receiver with Concentrated Solar Irradiation，International Journal of Heat and Mass Transfer，62：247–254，2013 关键词：Solar, Porous, dish concentrator, Receiver, Monte Carlo

基于Burg算法的AR模型功率谱估计简介

基于Burg 算法的AR 模型功率谱估计简介 摘要：在对随机信号的分析中，功率谱估计是一类重要的参数研究，功率谱估计的方法分为经典谱法和参数模型方法。参数模型方法是利用型号的先验知识，确定信号的模型，然后估计出模型的参数，以实现对信号的功率谱估计。根据wold 定理,AR 模型是比较常用的模型，根据Burg 算法等多种方法可以确定其参数。 关键词：功率谱估计；AR 模型；Burg 算法 随机信号的功率谱反映它的频率成分以及各成分的相对强弱, 能从频域上揭示信号的节律, 是随机信号的重要特征。因此, 用数字信号处理手段来估计随机信号的功率谱也是统计信号处理的基本手段之一。在信号处理的许多应用中, 常常需要进行谱估计的测量。例如, 在雷达系统中, 为了得到目标速度的信息需要进行谱测量; 在声纳系统中, 为了寻找水面舰艇或潜艇也要对混有噪声的信号进行分析。总之, 在许多应用领域中, 例如, 雷达、声纳、通讯声学、语言等领域, 都需要对信号的基本参数进行分析和估计, 以得到有用的信息, 其中, 谱分析就是一类最重要的参数研究。 1 功率谱估计简介 一个宽平稳随机过程的功率谱是其自相关序列的傅里叶变换，因此功率谱估计就等效于自相关估计。对于自相关各态遍历的过程，应有： )()()(121lim *k r n x k n x N N x N N n =? ?????++∞→∑-= 如果所有的)(n x 都是已知的，理论上功率谱估计就很简单了，只需要对其自相关序列取傅里叶变换就可以了。但是，这种方法有两个个很大的问题：一是不是所有的信号都是平稳信号，而且有用的数据量可能只有很少的一部分；二是数据中通常都会有噪声或群其它干扰信号。因此，谱估计就是用有限个含有噪声的观测值来估计)(jw x e P 。 谱估计的方法一般分为两类。第一类称为经典方法或参数方法，它首先由给定的数据估 计自相关序列)(k r x ，然后对估计出的)(?k r x 进行傅里叶变换获得功率谱估计。第二类称为非经典法，或参数模型法，是基于信号的一个随机模型来估计功率谱。非参数谱估计的缺陷是其频率分辨率低，估计的方差特性不好, 而且估计值沿频率轴的起伏甚烈，数据越长, 这一现象越严重。 为了改善谱分辨率，研究学者对基于模型的参数方法进行了大量研究。参数方法的第一步是对信号选择一个合适的模型，这种选择可能是基于有关信号如何产生的先验知识，也可能是多次试验后获得的结果。通常采用的模型包括AR 、MA 、ARMA 模型和谐波模型（噪声中含有复指数）。一旦模型选择好后，下一步就是计算模型的参数。最后将计算得到的参数带

软件开发模型介绍与对比分析

常用的软件开发模型 软件开发模型(Software Development Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。软件开发包括需求、设计、编码和测试等阶段，有时也包括维护阶段。 软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程，明确规定了要完成的主要活动和任务，用来作为软件项目工作的基础。对于不同的软件系统，可以采用不同的开发方法、使用不同的程序设计语言以及各种不同技能的人员参与工作、运用不同的管理方法和手段等，以及允许采用不同的软件工具和不同的软件工程环境。 1. 瀑布模型-最早出现的软件开发模型 1970年温斯顿?罗伊斯（Winston Royce）提出了著名的“瀑布模型”，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。 瀑布模型核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。从本质来讲，它是一个软件开发架构，开发过程是通过一系列阶段顺序展开的，从系统需求分析开始直到产品发布和维护，每个阶段都会产生循环反馈，因此，如果有信息未被覆盖或者发现了问题，那么最好“返回”上一个阶段并进行适当的修改，开发进程从一个阶段“流动”到下一个阶段，这也是瀑布开发名称的由来。 瀑布模型是最早出现的软件开发模型，在软件工程中占有重要的地位，它提供了软件开发的基本框架。其过程是从上一项活动接收该项活动的工作对象作为输入，利用这一输入实施该项活动应完成的内容给出该项活动的工作成果，并作为输出传给下一项活动。同时评审该项活动的实施，若确认，则继续下一项活动；否则返回前面，甚至更前面的活动。对于经常变化的项目而言，瀑布模型毫无价值。（采用瀑布模型的软件过程如图所示）

功率谱估计

功率谱估计及其MATLAB仿真 詹红艳 （201121070630控制理论与控制工程） 摘要:从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab中的实现方法。 关键词:功率谱估计;周期图法;AR参数法;Matlab Power Spectrum Density Estimation and the simulation in Matlab Zhan Hongyan （201121070630Control theory and control engineering） Abstract:Mainly introduces the principles of classical PSD estimation and modern PSD estimation,discusses the characteristics of the methods of realization in Matlab.Moreover,It gives an example of each part in realization using Matlab functions. Keywords:PSDPstimation,Periodogram method,AR Parameter method,Matlab 1引言 现代信号分析中,对于常见的具有各态历经的平稳随机信号,不可能用清楚的数学关系式来描述,但可以利用给定的N个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做功率谱估计(PSD)。它是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典功率谱估计(非参数估计)和现代功率谱估计(参数估计)。 功率谱估计在实际工程中有重要应用价值,如在语音信号识别、雷达杂波分析、波达方向估计、地震勘探信号处理、水声信号处理、系统辨识中非线性系统识别、物理光学中透镜干涉、流体力学的内波分析、太阳黑子活动周期研究等许多领域,发挥了重要作用。 Matlab是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件,人称矩 阵实验室,它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境,成为目前极为流行的工程数学分析软件。也为数字信号处理进行理论学习、工程设计分析提供了相当便捷的途径。本文的仿真实验中,全部在Matlab6.5环境下调试通过;随机序列由频率不同的正弦信号加高斯白噪声组成。 2经典功率谱估计 经典功率谱估计是将数据工作区外的未知数据假设为零,相当于数据加窗。经典功率谱估计方法分为:相关函数法(BT法)、周期图法以及两种改进的周期图估计法即平均周期图法和平滑平均周期图法,其中周期图法应用较多,具有代表性。 1.1相关函数法(BT法) 该方法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n),然后对R(n)进行傅立叶变换,便得到x(n)的功率谱估计。当延迟与数据长度相比很小时,可以有良好的估计精度。 Matlab代码示例1: Fs=500;%采样频率 n=0:1/Fs:1;

非参数回归模型资料

非参数回归模型

精品资料 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢2 非参数回归模型 非参数回归模型也叫多元回归模型，它是一种脱离于混沌理论的多条路段分析方法。它是对当前路段和几条相邻路段的交通流信息对当前路段进行交通流预测的单条路段分析的扩展。它不需要先验知识，只需要有足够的历史数据即可。它的原理是：在历史数据库中寻找与当前点相似的近邻，并根据这些近邻来预测下一时间段的流量。该算法认为系统所有的因素之间的内在联系都蕴含在历史数据中，因此直接从历史数据中得到信息而不是为历史数据建立一个近似模型。非参数回归最为一种无参数、可移植、预测精度高的算法，它的误差比较小，且误差分布情况良好。尤其通过对搜索算法和参数调整规则的改进，使其可以真正达到实时交通流预测的要求。并且这种方法便于操作实施，能够应用于复杂环境，可在不同的路段上方便地进行预测。能够满足路网上不同路段的预测，避免路段位置和环境对预测的影响。随着数据挖掘技术左键得到人们的认可和国内外学者的大量相关研究，使得非参数回归技术在短时交通流预测领域得到广泛应用。 非参数回归的回归函数()X g Y =的估计值()X g n 一般表示为： ()()∑==n i i i i n Y X W X g 1 其中，Y 为以为广策随机变量；X 为m 维随机变量；（Xi,Yi ）为第i 次观测值，i=1,...,n ；Wi(Xi)为权函数.非参数回归就是对g(X)的形状不加任何限制，即对g （X ）一无所知的情况下，利用观测值（Xi,Yi ），对指定的X 值去估计Y 值。由于其不需要对系统建立精确的数学模型，因此比较适合对事变的、非线性的系统进行预测，符合对城市交通流的预测，同时可以与历史平均模型实现优缺点的互补。 K 近邻法 Friedman 于1977年提出了K 近邻法。其并不是让所有的数据都参与预 测，而是以数据点到X 点的距离为基础，甲醛是只有离X 最近的K 个数据被用来估计相应的g(X)值。可以引入欧式空间距离d ，然后按这个距离将X1，X2，...,Xn 与X 接近的程度重新排序：Xk1,...,Xkn,取权值如下： Wki(X:X1,...,Xn)=ki,i=1,..,n 将与X 最近的前K 个观测值占有最大的权K=1，其余的观测值赋予权值k=0.最终得到应用于短时交通流预测的K 近邻法可表示为：

软件工程复习题及答案

2006-2007-2软件工程复习 一、单项选择题（20选10） 1. 结构化分析的主要描述手段有( B )。 A. 系统流程图和模块图 B. ＤＦＤ图、数据词典、加工说明 C. 软件结构图、加工说明 D. 功能结构图、加工说明 2. 用于表示模块间的调用关系的图叫（ D ）。 A．PAD B．SC C．N-S D．HIPO 3. 在（ B ）模型中是采用用例驱动和架构优先的策略，使用迭代增量建造方法，软件“逐渐”被开发出来的。 A．快速原型 B. 统一过程 C．瀑布模型 D. 螺旋模型 4. 常用的软件开发方法有面向对象方法、面向( A )方法和面向数据方法。 A. 过程 B. 内容 C. 用户 D. 流程 5 从工程管理的角度来看，软件设计分两步完成( D )。 A. ①系统分析②模块设计 B. ①详细设计②概要设计 C. ①模块设计②详细设计 D. ①概要设计②详细设计 6. 程序的三种基本结构是（ B ）。 A. 过程、子程序、分程序 B．顺序、条件、循环 C．递归、堆栈、队列 D．调用、返回、转移 7. 程序的三种基本结构是（ B ）。 A. 过程、子程序、分程序 B．顺序、条件、循环 C．递归、堆栈、队列 D．调用、返回、转移 8. SD方法衡量模块结构质量的目标是（ C ）。 A. 模块间联系紧密，模块内联系紧密 B. 模块间联系紧密，模块内联系松散 C. 模块间联系松散，模块内联系紧密 D. 模块间联系松散，模块内联系松散 9．为提高软件测试的效率，应该（ C ）。 A．随机地选取测试数据 B．取一切可能的输入数据作为测试数据 C．在完成编码后制定软件测试计划 D．选择发现错误可能性大的数据作为测试数据 10．( D )测试用例发现错误的能力较大。 A.路径覆盖 B.条件覆盖 C.判断覆盖 D.条件组合覆盖 11．软件需求分析应确定的是用户对软件的( A )。 A. 功能需求和非功能需求 B. 性能需求 C. 非功能需求 D. 功能需求 12．下列各种图可用于动态建模的有（ C ）。 A．用例图 B. 类图 C. 序列图 D. 包图 13．软件过程模型有瀑布模型、( B )、增量模型等。 A. 概念模型 B. 原型模型 C. 逻辑模型 D. 物理模型 14．面向对象的分析方法主要是建立三类模型，即( D )。 A. 系统模型、ER模型、应用模型 B. 对象模型、动态模型、应用模型 C. Ｅ-Ｒ模型、对象模型、功能模型 D. 对象模型、动态模型、功能模型 15．测试的分析方法是通过分析程序（ B ）来设计测试用例的方法。 A．应用范围 B.内部逻辑 C.功能 D.输入数据 16. 软件工程是研究软件( B )的一门工程学科。 A. 数学 B. 开发与管理 C. 运筹学 D. 工具 17. 需求分析可以使用许多工具，但（ C ）是不适合使用的。 A．数据流图 B.判定表 C.PAD图 D.数据字典 18．划分模块时，一个模块内聚性最好的是( A )。 A. 功能内聚 B. 过程内聚 C. 信息内聚 D. 逻辑内聚 19．软件可移植性是用来衡量软件的（ D ）的重要尺度之一。 A．效率 B. 质量 C. 人机关系 D. 通用性 20．软件配置管理是在软件的整个生存周期内管理（ D ）的一组活动。 A．程序 B.文档 C.变更 D.数据 二、判定题（20选10） 1统一过程是一种以用户需求为动力，以对象作为驱动的模型，适合于面向对象的开发方法。（×） 2当模块中所有成分结合起来完成一项任务，该模块的内聚是偶然内聚。（×） 3SD方法衡量模块结构质量的目标是模块间联系松散，模块内联系紧密（√） 4当模块中所有成分结合起来完成一项任务，该模块的内聚是功能内聚。（√） 5在进行需求分析时，就应该同时考虑软件的可维护性问题。（√） 6需求分析可以使用许多工具，但数据流图是不适合使用的。（×）

FLUENT多孔介质中平面面板(plane surface)工具的使用

1、输出grid图形 2、选择surface---plane,打开plane surface面板 3、通过确定三个点来确定平面位置。单击slect point，出现提示，不点选cancel.在grid 图形的多孔介质区域任意位置右键点选3个点。 4、回到plane surface面板，勾选plane tool，则在grid图形的多孔介质区域出现一个平面。

若出现的平面与我们的预期相差比较大的话，可以单击reset points,可以获得一个特殊位置的平面。 5、打开多孔介质的控制面板，选择porou zone标签，点击update from plane tool按钮，获得方向矢量1，和方向矢量2的原始值，并与左下角的坐标系统比较，确定我们大概的旋转方向。 6、对比grid图形左下角的坐标系统，红线和红色箭头代表的是方向矢量1，绿线和绿色箭头代表的是方向矢量2 应该使红线和X正方向平行，绿线和Y正方向平行。具体的操作应该是： 一：先单击白线的蓝色箭头，固定了该方向在旋转过程中不变，可以保证在旋转的过程比较有规律，然后右键点选白线的红色箭头旋转红线的红色箭头到X的正轴； 二: 接下来应该是单击白线的红色箭头，固定该方向不变，单击白线的蓝色箭头，旋转绿线的绿色箭头指向Y的正轴。（所以多孔介质区域我们一般是设置在坐标系统里面，轴线等 与坐标系统无非直角角度关系）。把平面移动到图形外有利于旋转，比较清楚。平面

法线方向的移动是用鼠标右键单击平面阴影部分并拖动，横向移动则需按下shift并进行如上操作。 7、旋转到适当的位置后（鼠标右键拖动箭头），再次点击update from plane tool按钮，获得方向矢量1，和方向矢量2。 得到的数值很可能不是整数，这个时候我们可以把他简化为整数。例如：0.9123可以简化为1，0.01245可以简化为0，以此类推。

常见的软件开发模型

常见的软件开发模型 软件开发模型是软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。 1.软件开发模型是对软件过程的建模，即用一定的流程将各个环节连接起来，并可用规范的方式操作全过程，好比工厂的流水线。 2.软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全部过程，明确规定要完成的主要活动和任务，它用来作为软件项目工作的基础。 3.软件开发模型应该是稳定和普遍适用的 软件开发模型的选择应根据： 1.项目和应用的特点 2.采用的方法和工具 3.需要控制和交付的特点 软件工程之软件开发模型类型 1.边做边改模型 2.瀑布模型 3.快速原型模型 4.增量模型 5.螺旋模型 6.喷泉模型 边做边改模型（Build-and-Fix Model） 国内许多软件公司都是使用"边做边改"模型来开发的。在这种模型中，既没有规格说明，也没有经过设计，软件随着客户的需要一次又一次地不断被修改. 在这个模型中，开发人员拿到项目立即根据需求编写程序，调试通过后生成软件的第一个版本。在提供给用户使用后，如果程序出现错误，或者用户提出新的要求，开发人员重新修改代码，直到用户满意为止。 这是一种类似作坊的开发方式，对编写几百行的小程序来说还不错，但这种方法对任何规模的开发来说都是不能令人满意的，其主要问题在于：（1）缺少规划和设计环节，软件的结构随着不断的修改越来越糟，导致无法继续修改； （2）忽略需求环节，给软件开发带来很大的风险； （3）没有考虑测试和程序的可维护性，也没有任何文档，软件的维护十分困难。

瀑布模型（Waterfall Model） 1970年Winston Royce提出了著名的"瀑布模型"，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。瀑布模型将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。 在瀑布模型中，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证，如果验证通过，则该结果作为下一项活动的输入，继续进行下一项活动，否则返回修改。 瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。但是，这种模型的线性过程太理想化，已不再适合现代的软件开发模式，几乎被业界抛弃，其主要问题在于： （1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量； （2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发的风险； （3）早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果。 我们应该认识到，"线性"是人们最容易掌握并能熟练应用的思想方法。当人们碰到一个复杂的"非线性"问题时，总是千方百计地将其分解或转化为一系列简单的线性问题，然后逐个解决。一个软件系统的整体可能是复杂的，而单个子程序总是简单的，可以用线性的方式来实现，否则干活就太累了。线性是一种简洁，简洁就是美。当我们领会了线性的精神，就不要再呆板地套用线性模型的外表，而应该用活它。例如增量模型实质就是分段的线性模型，螺旋模型则是接连的弯曲了的线性模型，在其它模型中也能够找到线性模型的影子. 快速原型模型（Rapid Prototype Model） 快速原型模型的第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互，用户或客户对原型进行评价，进一步细化待开发软件的需求。通过逐步调整原型使其满足客户的要求，开发人员可以确定客户的真正需求是什么；第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品。 显然，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果。 快速原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型，一旦确定了客户的真正需求，所建造的原型将被丢弃。因此，原型系统的内部结构并不重要，重要的是必须迅速建立原型，随之迅速修改原型，以反映客户的需求。 增量模型（Incremental Model） 又称演化模型。与建造大厦相同，软件也是一步一步建造起来的。在增量模型中，软件被作为一系列的增量构件来设计、实现、集成和测试，每一个构件是由多种相互作用的模块所形成的提供特定功能的代码片段构成. 增量模型在各

非参数回归模型

非参数回归模型 非参数回归模型也叫多元回归模型，它是一种脱离于混沌理论的多条路段分析方法。它是对当前路段和几条相邻路段的交通流信息对当前路段进行交通流预测的单条路段分析的扩展。它不需要先验知识，只需要有足够的历史数据即可。它的原理是：在历史数据库中寻找与当前点相似的近邻，并根据这些近邻来预测下一时间段的流量。该算法认为系统所有的因素之间的内在联系都蕴含在历史数据中，因此直接从历史数据中得到信息而不是为历史数据建立一个近似模型。非参数回归最为一种无参数、可移植、预测精度高的算法，它的误差比较小，且误差分布情况良好。尤其通过对搜索算法和参数调整规则的改进，使其可以真正达到实时交通流预测的要求。并且这种方法便于操作实施，能够应用于复杂环境，可在不同的路段上方便地进行预测。能够满足路网上不同路段的预测，避免路段位置和环境对预测的影响。随着数据挖掘技术左键得到人们的认可和国内外学者的大量相关研究，使得非参数回归技术在短时交通流预测领域得到广泛应用。 非参数回归的回归函数()X g Y =的估计值()X g n 一般表示为： ()()∑==n i i i i n Y X W X g 1 其中，Y 为以为广策随机变量；X 为m 维随机变量；（Xi,Yi ）为第i 次观测值，i=1,...,n ；Wi(Xi)为权函数.非参数回归就是对g(X)的形状不加任何限制，即对g （X ）一无所知的情况下，利用观测值（Xi,Yi ），对指定的X 值去估计Y 值。由于其不需要对系统建立精确的数学模型，因此比较适合对事变的、非线性的系统进行预测，符合对城市交通流的预测，同时可以与历史平均模型实现优缺点的互补。 K 近邻法 Friedman 于1977年提出了K 近邻法。其并不是让所有的数据都参与预测，而是以数据点到X 点的距离为基础，甲醛是只有离X 最近的K 个数据被用来估计相应的g(X)值。可以引入欧式空间距离d ，然后按这个距离将X1，X2，...,Xn 与X 接近的程度重新排序：Xk1,...,Xkn,取权值如下： Wki(X:X1,...,Xn)=ki,i=1,..,n 将与X 最近的前K 个观测值占有最大的权K=1，其余的观测值赋予权值k=0.最终得到应用于短时交通流预测的K 近邻法可表示为： ()()()()K t V t V g t V K i i ∑=+==+111

参数法功率谱估计

参数法功率谱估计 一、信号的产生 （一）信号组成 在本实验中，需要事先产生待估计的信号，为了使实验结果较为明显，我产生了由两个不同频率的正弦信号（频率差相对较大）和加性高斯白噪声组成的信号。 （二）程序 N=1024;n=0:N-1; xn=2*cos(2*pi*0.2*n)+ cos(2*pi*0.213*n)+randn(1,1024); 这样就产生了加有白噪声的两个正弦信号 其波形如下

0100200300400500600 -8-6 -4 -2 2 4 6 8 10 (a) 两个正弦信号与白噪声叠加的时域波形 二、参数模型法功率谱估计 （一）算法原理简介 1．参数模型法是现代谱估计的主要内容，思路如下： ① 假定所研究的过程)(n x 是由一个白噪声序列)(n 激励一个因果稳定的可逆线性系统)(z H 的输出； ② 由已知的)(n x ，或其自相关函数)(m r x 估计)(z H 的参数； ③ 由)(z H 的参数来估计)(n x 的功率谱。 2．自回归模型，简称AR 模型，它是一个全极点的模型。“自回归”的含义是：该模型现在的输出是现在的输入和过去p 个输出的加权和。此模型可以表现

为以下三式：

① ∑=+--=p k k n u k n x a n x 1 )()()(； ② ∑=-+==p k k k z a z A z H 111)(1)(； ③ 212 1)(∑=-+=p k jwk k jw x e a e P σ。 3．AR 模型的正则方程建立了参数k a 和)(n x 的自相关函数的关系，公式如下： =)(m r x ∑=--p k x k k m r a 1)( 1≥m 时，=)(m r x 21)(σ+-∑=k r a p k x k 0=m 时。 （二）两种AR 模型阶次的算法 1．Yule-Walker 算法(自相关法) （1）算法主要思想 Yule-Walker 算法通过解Yule-Walker 方程获得AR 模型参数。从低阶开始递推，直到阶次p ，给出了在每一个阶次时的所有参数。公式如下： ① 11 11/])()()([--=-∑+--=m m k x x m m m r k m r k a k ρ； ② )()()(11k m a k k a k a m m m m -+=--；

多孔介质条件多孔介质模型可以应用于很多问题,如通过充满介质的流动

多孔介质条件 多孔介质模型可以应用于很多问题，如通过充满介质的流动、通过过滤纸、穿孔圆盘、流量分配器以及管道堆的流动。当你使用这一模型时，你就定义了一个具有多孔介质的单元区域，而且流动的压力损失由多孔介质的动量方程中所输入的内容来决定。通过介质的热传导问题也可以得到描述，它服从介质和流体流动之间的热平衡假设，具体内容可以参考多孔介质中能量方程的处理一节。 多孔介质的一维化简模型，被称为多孔跳跃，可用于模拟具有已知速度/压降特征的薄膜。多孔跳跃模型应用于表面区域而不是单元区域，并且在尽可能的情况下被使用（而不是完全的多孔介质模型），这是因为它具有更好的鲁棒性，并具有更好的收敛性。详细内容请参阅多孔跳跃边界条件。 1、多孔介质模型的限制 如下面各节所述，多孔介质模型结合模型区域所具有的阻力的经验公式被定义为“多孔”。事实上多孔介质不过是在动量方程中具有了附加的动量损失而已。因此，下面模型的限制就可以很容易的理解了。 ● 流体通过介质时不会加速，因为事实上出现的体积的阻塞并没有在模型中出现。这对于过渡流是有很大的影响的，因为它意味着FLUENT 不会正确的描述通过介质的过渡时间。 ● 多孔介质对于湍流的影响只是近似的。详细内容可以参阅湍流多孔介质的处理一节。 2、多孔介质的动量方程 多孔介质的动量方程具有附加的动量源项。源项由两部分组成，一部分是粘性损失项 (Darcy)，另一个是内部损失项： ∑∑==+=31312 1j j j j ij j ij i v v C v D S ρμ 其中S_i 是i 向(x, y, or z)动量源项，D 和C 是规定的矩阵。在多孔介质单元中，动量损失对于压力梯度有贡献，压降和流体速度（或速度方阵）成比例。 对于简单的均匀多孔介质： j j i i v v C v S ραμ2 12+= 其中a 是渗透性，C2是内部阻力因子，简单的指定D 和C 分别为对角阵1/a 和C2，其它项为零。 FLUENT 还允许模拟的源项为速度的幂率： ()i C C j i v v C v C S 10011-== 其中C_0和C_1为自定义经验系数。 注意：在幂律模型中，压降是各向同性的，C_0的单位为国际标准单位。

常用软件开发模型比较分析

常用软件开发模型比较分析 2007-09-26 20:21 正如任何事物一样，软件也有其孕育、诞生、成长、成熟和衰亡的生存过程，一般称其为“软件生命周期”。软件生命周期一般分为6个阶段，即制定计划、需求分析、设计、编码、测试、运行和维护。软件开发的各个阶段之间的关系不可能是顺序且线性的，而应该是带有反馈的迭代过程。在软件工程中，这个复杂的过程用软件开发模型来描述和表示。 软件开发模型是跨越整个软件生存周期的系统开发、运行和维护所实施的全部工作和任务的结构框架，它给出了软件开发活动各阶段之间的关系。目前，常见的软件开发模型大致可分为如下3种类型。 ① 以软件需求完全确定为前提的瀑布模型（Waterfall Model）。 ② 在软件开发初始阶段只能提供基本需求时采用的渐进式开发模型，如螺旋模型（Spiral Model）。 ③ 以形式化开发方法为基础的变换模型（T ransformational Model）。 本节将简单地比较并分析瀑布模型、螺旋模型和变换模型等软件开发模型。 1.2.1 瀑布模型瀑布模型即生存周期模型，其核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。瀑布模型将软件生命周期划分为软件计划、需求分析和定义、软件设计、软件实现、软件测试、软件运行和维护这6个阶段，规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水逐级下落。采用瀑布模型的软件过程如图1-3所示。

图1-3 采用瀑布模型的软件过程 瀑布模型是最早出现的软件开发模型，在软件工程中占有重要的地位，它提供了软件开发的基本框架。瀑布模型的本质是一次通过，即每个活动只执行一次，最后得到软件产品，也称为“线性顺序模型”或者“传统生命周期”。其过程是从上一项活动接收该项活动的工作对象作为输入，利用这一输入实施该项活动应完成的内容给出该项活动的工作成果，并作为输出传给下一项活动。同时评审该项活动的实施，若确认，则继续下一项活动；否则返回前面，甚至更前面的活动。瀑布模型有利于大型软件开发过程中人员的组织及管理，有利于软件开发方法和工具的研究与使用，从而提高了大型软件项目开发的质量和效率。然而软件开发的实践表明，上述各项活动之间并非完全是自上而下且呈线性图式的，因此瀑布模型存在严重的缺陷。 ① 由于开发模型呈线性，所以当开发成果尚未经过测试时，用户无法看到软件的效果。这样软件与用户见面的时间间隔较长，也增加了一定的风险。 ② 在软件开发前期末发现的错误传到后面的开发活动中时，可能会扩散，进而可能会造成整个软件项目开发失败。 ③ 在软件需求分析阶段，完全确定用户的所有需求是比较困难的，甚至可以说是不太可能的。 1.2.2 螺旋模型螺旋模型将瀑布和演化模型（Evolution Model）结合起来，它不仅体现了两个模型的优点，而且还强调了其他模型均忽略了的风险分析。这

非参数回归模型与半参数回归模型

第七章 非参数回归模型与半参数回归模型 第一节 非参数回归与权函数法 一、非参数回归概念 前面介绍的回归模型，无论是线性回归还是非线性回归，其回归函数形式都是已知的，只是其中参数待定，所以可称为参数回归。参数回归的最大优点是回归结果可以外延，但其缺点也不可忽视，就是回归形式一旦固定，就比较呆板，往往拟合效果较差。另一类回归，非参数回归，则与参数回归正好相反。它的回归函数形式是不确定的，其结果外延困难，但拟合效果却比较好。 设Y 是一维观测随机向量，X 是m 维随机自变量。在第四章我们曾引进过条件期望作回归函数，即称 g (X ) = E (Y |X ) （7.1.1） 为Y 对X 的回归函数。我们证明了这样的回归函数可使误差平方和最小，即 22)]([min )]|([X L Y E X Y E Y E L -=- （7.1.2） 这里L 是关于X 的一切函数类。当然，如果限定L 是线性函数类，那么g (X )就是线性回归函数了。 细心的读者会在这里立即提出一个问题。既然对拟合函数类L (X )没有任何限制，那么可以使误差平方和等于0。实际上，你只要作一条折线(曲面)通过所有观测点(Y i ，X i )就可以了是的，对拟合函数类不作任何限制是完全没有意义的。正象世界上没有绝对的自由一样，我们实际上从来就没有说放弃对L(X)的一切限制。在下面要研究的具体非参数回归方法，不管是核函数法，最近邻法，样条法，小波法，实际都有参数选择问题(比如窗宽选择，平滑参数选择)。 所以我们知道，参数回归与非参数回归的区分是相对的。用一个多项式去拟合(Y i ，X i )，属于参数回归；用多个低次多项式去分段拟合(Y i ，X i )，叫样条回归，属于非参数回归。 二、权函数方法 非参数回归的基本方法有核函数法，最近邻函数法，样条函数法，小波函数法。这些方法尽管起源不一样，数学形式相距甚远，但都可以视为关于Y i 的线性组合的某种权函数。也就是说，回归函数g (X )的估计g n (X )总可以表为下述形式： ∑==n i i i n Y X W X g 1 )()( （7.1.3）

参数法功率谱估计

参数法功率谱估计 一、 信号的产生 （一）信号组成 在本实验中，需要事先产生待估计的信号，为了使实验结果较为明显，我产生了由两个不同频率的正弦信号（频率差相对较大）和加性高斯白噪声组成的信号。 （二）程序 N=1024;n=0:N-1; xn=2*cos(2*pi*0.2*n)+ cos(2*pi*0.213*n)+randn(1,1024); 这样就产生了加有白噪声的两个正弦信号 其波形如下 0100200300400500600 -8 -6-4-202468 10(a) 两个正弦信号与白噪声叠加的时域波形

二、参数模型法功率谱估计 （一）算法原理简介 1．参数模型法是现代谱估计的主要内容，思路如下： ① 假定所研究的过程)(n x 是由一个白噪声序列)(n ω激励一个因果稳定的可逆线性系统)(z H 的输出； ② 由已知的)(n x ，或其自相关函数)(m r x 估计)(z H 的参数； ③ 由)(z H 的参数来估计)(n x 的功率谱。 2．自回归模型，简称AR 模型，它是一个全极点的模型。“自回归”的含义是：该模型现在的输出是现在的输入和过去p 个输出的加权和。此模型可以表现为以下三式： ① ∑=+--=p k k n u k n x a n x 1)()()(； ② ∑=-+== p k k k z a z A z H 111) (1 )(； ③ 2 12 1)(∑=-+= p k jwk k jw x e a e P σ。 3．AR 模型的正则方程建立了参数k a 和)(n x 的自相关函数的关系，公式如下： =)(m r x ∑=--p k x k k m r a 1 )( 1≥m 时，=)(m r x 21 )(σ+-∑=k r a p k x k 0=m 时。

软件开发模型的优缺点和适用范围

软件开发模型的优缺点和适用范围 软件开发模型大体上可以分为三种类型。第一种是以软件需求完全确定为前提的瀑布模型；第二种是在软件开发初始阶段只能提供基本需求时采用的渐进式开发模型，如原型模型、 螺旋模型等；第三种是以形式化开发方法为基础的的变换模型。时间中经常将几种模型组合使用， 以便充分利用各种模型的优点。 1. 瀑布模型 瀑布模型也称软件生存周期模型。它在软件工程中占有重要地位，它提供了软件开发的基本框架，这比依靠“个人技艺”开发软件好得多。它有利于大型软件开发过程中人员的组织、管理，有利于软件开发方法和工具的研究与使用，从而提高了大型软件项目开发的质量和效率。 瀑布模型的缺点：一是个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量；二是由于开发模型是线性的用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而卡增加了开发的风险；三是早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重后果。 2. 原型模型 原型模型的主要思想：先借用已有系统作为原型模型，通过“样品”不断改进， 使得最后的产品就是用户所需要的。原型模型通过向用户提供原型获取用户的反 馈，使开发出的软件能够真正反映用户的需求。 原型模型的特点：开发人员和用户在“原型”上达成一致。这样一来，可以减少设计中的错误和开发中的风险，也减少了对用户培训的时间，而提高了系统的实用、正确性以及用户的满意程度。缩短了开发周期，加快了工程进度。降低成本。 原型模型的缺点：当告诉用户，还必须重新生产该产品时，用户是很难接受的。 这往往给工程继续开展带来不利因素。不宜利用原型系统作为最终产品。 3. 螺旋模型 螺旋模型采用一种周期性的方法来进行系统开发。这会导致开发出众多的中间版 本。 螺旋模型的优点： 1）设计上的灵活性，可以在项目的各个阶段进行变更。 2）以小的分段来构建大型系统，使成本计算变得简单容易。 3）客户始终参与每个阶段的开发,保证了项目不偏离正确方向及项目的可控性。 4）随着项目推进，客户始终掌握项目的最新信息，从而他或她能够和管理层有效地交互。 5）客户认可这种公司内部的开发方式带来的良好的沟通和高质量的产品。

多孔介质边界条件

7.19多孔介质边界条件 多孔介质模型适用的范围非常广泛，包括填充床，过滤纸，多孔板，流量分配器，还有管群，管束系统。当使用这个模型的时候，多孔介质将运用于网格区域，流场中的压降将由输入的条件有关，见Section 7.19.2.同样也可以计算热传导，基于介质和流场热量守恒的假设，见Section 7.19.3. 通过一个薄膜后的已知速度/压力降低特性可以简化为一维多孔介质模型，简称为“多孔跳跃”。多孔跳跃模型被运用于一个面区域而不是网格区域，而且也可以代替完全多孔介质模型在任何可能的时候，因为它更加稳定而且能够很好地收敛。见Section 7.22. 7.19.1 多孔介质模型的限制和假设 多孔介质模型就是在定义为多孔介质的区域结合了一个根据经验假设为主的流动阻力。本质上，多孔介质模型仅仅是在动量方程上叠加了一个动量源项。这种情况下，以下模型方面的假设和限制就可以很容易得到： ?因为没有表示多孔介质区域的实际存在的体，所以fluent默认是计算基于连续性方程的虚假速度。做为一个做精确的选项，你可以适用fluent 中的真是速度，见section7.19.7。 ?多孔介质对湍流流场的影响，是近似的，见7.19.4。 ?当在移动坐标系中使用多孔介质模型的时候，fluent既有相对坐标系也可以使用绝对坐标系，当激活相对速度阻力方程。这将得到更精确的源项。 相关信息见section7.19.5和7.19.6。 ?当需要定义比热容的时候，必须是常数。 7.19.2 多孔介质模型动量方程 多孔介质模型的动量方程是在标准动量方程的后面加上动量方程源项。源项包含两个部分：粘性损失项（达西公式项，方程7.19-1右边第一项），和惯性损失项（方程7.19-1右边第二项） (7.19-1)

常见软件开发模型

常见软件开发模型 模型优点缺点 瀑布模型文档驱动系统可能不满足客户的需求 快速原型模型关注满足客户需求可能导致系统设计差、效率低，难于 维护 增量模型开发早期反馈及时，易于维护需要开放式体系结构，可能会设计差、 效率低 螺旋模型风险驱动风险分析人员需要有经验且经过充分 训练 瀑布模型(Waterfall Model ) 1970年Winston Royce 提岀了著名的“瀑布模型“，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。 瀑布模型中，如图所示，将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、

软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如 同瀑布流水，逐级下落。 在瀑布模型中，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证，如果验证通过，则该结果作为下一项活动的输入，继续进行下一项活动，否则返回修改。 瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。但是，这种模型的线性过程太理想化，已不再适合现代的软件开发模式，几乎被业界抛弃，其主要问题在于： （1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量； （2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，开发的风 从而增加了险； （3）早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果。 快速原型模型（Rapid Prototype Model ） 快速原型模型的第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互，用户或客户对原型进行评价，进一步细化待开发软件的需求。通过逐步调整原型使其满足客户的要求，开发人员可以确定客户的真正需求是什么； 第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品。 显然，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果。快速 原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型，一旦确定了客户的真 正需求，所建造的原型将被丢弃。因此，原型系统的内部结构并不重要，重要的是必须迅速 建立原型，随之迅速修改原型，以反映客户的需求。

FLUENT多孔介质数值模拟设置

FLUENT多孔介质数值模拟设置 多孔介质条件 多孔介质模型可以应用于很多问题，如通过充满介质的流动、通过过滤纸、穿孔圆盘、流量分配器以及管道堆的流动。当你使用这一模型时，你就定义了一个具有多孔介质的单元区域，而且流动的压力损失由多孔介质的动量方程中所输入的内容来决定。通过介质的热传导问题也可以得到描述，它服从介质和流体流动之间的热平衡假设，具体内容可以参考多孔介质中能量方程的处理一节。 多孔介质的一维化简模型，被称为多孔跳跃，可用于模拟具有已知速度/压降特征的薄膜。多孔跳跃模型应用于表面区域而不是单元区域，并且在尽可能的情况下被使用（而不是完全的多孔介质模型），这是因为它具有更好的鲁棒性，并具有更好的收敛性。详细内容请参阅多孔跳跃边界条件。 多孔介质模型的限制 如下面各节所述，多孔介质模型结合模型区域所具有的阻力的经验公式被定义为“多孔”。事实上多孔介质不过是在动量方程中具有了附加的动量损失而已。因此，下面模型的限制就可以很容易的理解了。 流体通过介质时不会加速，因为事实上出现的体积的阻塞并没有在模型中出现。这对于过渡流是有很大的影响的，因为它意味着FLUENT不会正确的描述通过介质的过渡时间。 多孔介质对于湍流的影响只是近似的。详细内容可以参阅湍流多孔介质的处理一节。 多孔介质的动量方程 多孔介质的动量方程具有附加的动量源项。源项由两部分组成，一部分是粘性损失项 (Darcy)，另一个是内部损失项： 其中S_i是i向(x, y, or z)动量源项，D和C是规定的矩阵。在多孔介质单元中，动量损失对于压力梯度有贡献，压降和流体速度（或速度方阵）成比例。 对于简单的均匀多孔介质： 其中a是渗透性，C_2时内部阻力因子，简单的指定D和C分别为对角阵1/a 和C_2其它项为零。 FLUENT还允许模拟的源项为速度的幂率： 其中C_0和C_1为自定义经验系数。 注意：在幂律模型中，压降是各向同性的，C_0的单位为国际标准单位。 多孔介质的Darcy定律 通过多孔介质的层流流动中，压降和速度成比例，常数C_2可以考虑为零。忽略对流加速以及扩散，多孔介质模型简化为Darcy定律： 在多孔介质区域三个坐标方向的压降为：