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流体系统的参数估计与状态重构

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-10页
1 绪论第16-30页
    1.1 研究意义与背景介绍第16-18页
    1.2 两类特殊流场模型及观测手段第18-24页
    1.3 状态重构问题的求解途径与研究现状第24-27页
    1.4 论文研究内容及结构第27-30页
2 Ginzburg-Landau方程的参数估计第30-62页
    2.1 利用优化方法求解第31-43页
        2.1.1 基于梯度的优化问题求解方法第32-38页
        2.1.2 协态方程与梯度的推导第38-41页
        2.1.3 数值仿真第41-43页
    2.2 利用隐格式采样方法求解第43-59页
        2.2.1 隐格式采样方法第43-49页
        2.2.2 Linear map与Random map求解线性问题的效果比较第49-55页
        2.2.3 用Linear map求解非线性Ginzburg-Landau方程参数估计问题第55-59页
    2.3 两种求解方法的对比第59-61页
    2.4 本章小结第61-62页
3 基于图像信息的自由表面流的流场重构第62-82页
    3.1 滤波方法的介绍与问题分析第62-66页
    3.2 方案1:直接代入图像信息进行数据同化第66-77页
        3.2.1 Shallow-Water equations的数值求解(LBM方法)第67-70页
        3.2.2 集合卡尔曼滤波的算法构建第70-72页
        3.2.3 情景1:预报模型初值估计错误第72-75页
        3.2.4 情景2:预报模型外力项估计错误第75-77页
    3.3 方案2:利用图像信息计算速度场再进行数据同化第77-81页
        3.3.1 集合卡尔曼滤波的算法构建第78页
        3.3.2 使用速度场与浅水波方程进行数据同化第78-80页
        3.3.3 两种方案的比较第80-81页
    3.4 本章小结第81-82页
4 基于图像信息的流场重构第82-88页
    4.1 问题描述第82-84页
    4.2 协态方程与梯度的推导第84-86页
    4.3 数值仿真第86-87页
    4.4 本章小结第87-88页
5 总结与展望第88-92页
    5.1 全文工作总结第88-89页
    5.2 未来工作展望第89-92页
参考文献第92-100页
论文发表第100页

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