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可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度的求解

2021-11-03 11:49:38
關(guān)鍵詞:三階特征分析約束

尚 影

(阜陽幼兒師范高等??茖W(xué)校 小學(xué)教育學(xué)院,安徽 阜陽 236015)

在非線性控制技術(shù)發(fā)展背景下,采用非線性的特征方程融合控制方法解析力學(xué)參數(shù)越來越普遍。為提高非線性控制穩(wěn)定性,可壓縮Navier-Stokes 方程的應(yīng)用具有普適性。通過穩(wěn)定特征解分析方法,建立可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解模型,可提高可壓縮Navier-Stokes 方程的解析和自適應(yīng)控制能力,可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度問題受到人們的極大重視[1]。

當(dāng)前相關(guān)研究在擾動誤差穩(wěn)定性融合參數(shù)辨識模型下,建立可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度控制參數(shù)模型,通過自適應(yīng)的穩(wěn)態(tài)波動控制方法,識別可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度控制和小參數(shù)[2],已有研究在空氣動力學(xué)分析、非線性波動控制以及大氣物理參數(shù)分析等中具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值[3-5],但是在實(shí)際應(yīng)用中均存在收斂性較差、穩(wěn)定性不理想問題。本文提出基于雙線性奇異攝動特征分析的可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度的求解方法。

1 可壓縮Navier-Stokes 方程及特征分析

1.1 可壓縮Navier-Stokes 方程

其中:s(m)為自適應(yīng)的穩(wěn)態(tài)控制方法參數(shù);b為壓縮Navier-Stokes 方程特征參數(shù)。在分?jǐn)?shù)階奇異攝動下?x,p>0,u>0,通過微分參數(shù)融合控制得到可壓縮Navier-Stokes 方程在漸近解的有效性約束下,收斂條件為

式中:sa為可壓縮Navier-Stokes 方程的時(shí)滯融合特征量;a(r)為冪級數(shù)約束函數(shù);fg為可壓縮Navier-Stokes 方程的各階次冪展開形式參數(shù)。

采用非線性非局部積分-微分系統(tǒng)識別方法,獲取隨機(jī)穩(wěn)定凸函數(shù)控制下的可壓縮Navier-Stokes 方程相應(yīng)模型參數(shù)為

其中:f(v)為隨機(jī)穩(wěn)定凸函數(shù)控制函數(shù);ym(a)為非線性微分方程泛函分析的方法參數(shù),建立可壓縮Navier-Stokes 方程的解約束參數(shù)。正定稀疏性控制得到可壓縮Navier-Stokes 方程的多參數(shù)逼近控制模型為

其中:β為非線性函數(shù);Us為正定稀疏性控制特征參數(shù)。定理1 對可壓縮Navier-Stokes 方程的凸函數(shù)的隨機(jī)分布點(diǎn),通過半正定最小正特征解析方法,得到可壓縮Navier-Stokes 方程的輸出無窮解集xk,在收斂域上的穩(wěn)態(tài)收斂的。

1.2 可壓縮Navier-Stokes 方程的稀疏特征分析

參數(shù)奇異攝動抑制方法進(jìn)行可壓縮Navier-Stokes 方程三階特征分解,提取可壓縮Navier-Stokes 方程的邊值特征分量[8-9],結(jié)合邊界層校正項(xiàng)信息融合度解析方法實(shí)現(xiàn)可壓縮Navier-Stokes方程三階融合和自相關(guān)特征分析。參數(shù)奇異攝動特征分量為ξ∈?f(x),在梯度泛函下得到可壓縮Navier-Stokes 方程的單次梯度特征分量為?x1,x2∈R,得到

其中:φ為邊界層校正項(xiàng)信息融合度解析方法參數(shù),且在可壓縮Navier-Stokes 方程的動態(tài)時(shí)域分布模型中,當(dāng)f(x2)<f(x1)得到(6)(7):

一組科學(xué)數(shù)據(jù)顯示:1991年夏季,北冰洋海冰的面積為1400萬平方公里;2007年大洋海冰面積縮小速度尤為明顯,面積為600多萬平方公里。最近一次北冰洋大面積“縮水”發(fā)生在去年,大洋海冰面積僅余341萬平方公里。全球許多科學(xué)家的氣溫模型都預(yù)測,2030年前后,夏季北冰洋的海冰將全部融化。

即可壓縮Navier-Stokes 方程的三階自相關(guān)特征量f(x)為嚴(yán)格凸函數(shù)。而一致橢圓型融合慣性參數(shù)滿足?ξ∈?f(x),在線性Robin 邊值問題約束下,得到滿足梯度分解函數(shù)為

其中:g(vx)為一致橢圓型融合特征參數(shù)。運(yùn)用2n階非線性融合分塊聚類分析方法,得到的可壓縮Navier-Stokes 方程狀態(tài)初始值x0表示為

其中:m(x)為可壓縮Navier-Stokes 方程的三階自相關(guān)嚴(yán)格凸函數(shù)。再進(jìn)一步通過積分運(yùn)算,d(η)為可壓縮Navier-Stokes 方程相應(yīng)的線性自相關(guān)約束特征量,nz為可壓縮Navier-Stokes 方程的三階精度約束參數(shù)模型。

根據(jù)上述分析,結(jié)合邊界層校正項(xiàng)信息融合度解析方法實(shí)現(xiàn)可壓縮Navier-Stokes 方程三階融合和自相關(guān)特征分析。

2 可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解優(yōu)化

2.1 可壓縮Navier-Stokes 方程三階統(tǒng)計(jì)特征量

構(gòu)建可壓縮Navier-Stokes 方程三階統(tǒng)計(jì)特征分析和參數(shù)辨識模型,得到可壓縮Navier-Stokes方程三階融合分量x*是解集中的一個初始向量,得到鄰域內(nèi)的每一點(diǎn)滿足連續(xù)函數(shù)

其中:θ(t)為可壓縮Navier-Stokes 方程的測度分解模型。在邊界?Ω的鄰域內(nèi)得到可壓縮Navier-Stokes 方程的散亂性特征分量bj為函數(shù)f(x)的穩(wěn)定點(diǎn)。

在多重尺度變量約束下,得到LevaC≠φ。如果可壓縮Navier-Stokes 方程的初始奇異特征量滿足C(x*)>0,則

由于多重尺度變量C0(x*)是偽隨機(jī)穩(wěn)變量,那么C(x*)<C0(x*),得可壓縮Navier-Stokes 方程三階統(tǒng)計(jì)參數(shù)為

在Logisticsc 映射下[10-12],得到可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解的收斂條件滿足C0(x*)<0,則可壓縮Navier-Stokes 方程三階梯度分布模型為p(mz)。

若C0(x*)=0,則可壓縮Navier-Stokes 方程三階自相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征量為

如果?a1<0 使得可壓縮Navier-Stokes 方程三階融合系數(shù)為fp1。d(u) 為可壓縮Navier-Stokes 方程的初始特征量[13-14]。得到可壓縮Navier-Stokes 方程的三階精度特征解滿足

其中:h為Navier-Stokes 方程三階精度融合參數(shù)。根據(jù)上述分析,構(gòu)建可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度融合參數(shù)辨識模型。

2.2 Navier-Stokes 方程三階精度求解收斂性

在適應(yīng)度模型下進(jìn)行可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度融合參數(shù)匹配,通過模板匹配尋優(yōu)的方法,實(shí)現(xiàn)可壓縮Navier-Stokes 方程的三階非線性時(shí)滯奇攝動控制,得到攝動方程[15-16]

由于可壓縮 Navier-Stokes 約束參數(shù)LevaC≠φ,又由于?x∈Levf,可以得到可壓縮Navier-Stokes 方程三階自相關(guān)約束分量為gk。由于Ca是偽隨機(jī)函數(shù),得到可壓縮Navier-Stokes 方程三階控制的攝動泛函

這與fp1=矛盾,因此可壓縮Navier-Stokes方程三階統(tǒng)計(jì)特征量滿足λ>0。在收斂條件下,設(shè)F:R→P(R)在實(shí)域上是穩(wěn)定的,得到可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)模型為j(p)。穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)模型的狀態(tài)變量為[17]

證明:可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度分布的上下邊界表示為f(X),f(X,q),因?yàn)榭蓧嚎sNavier-Stokes 方程的約束自變量F(X)是f(X)的唯一極小范數(shù)特征解[18],因此可壓縮Navier-Stokes方程的三階精度可靠性辨識參數(shù)為r(u)?;赟chur 收斂性性分析,得到可壓縮Navier-Stokes方程的充分光滑的分隔函數(shù)

在2n階非線性非局部奇異區(qū)間變量中,可得可壓縮Navier-Stokes 方程的三階精度求解的收斂函數(shù)為wf。函數(shù)ln(z)均為單調(diào)遞增函數(shù)[19-20],所以可壓縮Navier-Stokes 方程的三階精度求解的上界為e(v) 。根據(jù)上述分析,實(shí)現(xiàn)可壓縮Navier-Stokes 方程的三階非線性時(shí)滯奇攝動控制,完成可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解。

命題得證。

3 驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)測試本文設(shè)計(jì)方法在實(shí)現(xiàn)可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解的性能,設(shè)計(jì)初始參數(shù)[0,1]、[1,1 200]、[0.024,1],迭代次數(shù)為1 200,Wmin=0.4,Wmax=0.9,Cmin=1.5,可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解的收斂尋優(yōu)結(jié)果如圖1。分析圖1 得知,本文可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解方法的收斂性較好,尋優(yōu)控制能力較強(qiáng)。測試三階精度求解擬合性能,如圖2 所示。

圖1 可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解的收斂尋優(yōu)結(jié)果

圖2 三階精度求解擬合性能

分析圖2 得知,本文方法進(jìn)行可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度求解的擬合性較好。

4 小結(jié)

本文提出基于雙線性奇異攝動特征分析的可壓縮Navier-Stokes 方程三階精度的求解方法。結(jié)合Lyapunov 指數(shù)分析方法,構(gòu)建可壓縮Navier-Stokes 方程的三階統(tǒng)計(jì)特征量解析模型,采用非線性微分方程泛函分析的方法,建立可壓縮Navier-Stokes 方程的解約束參數(shù),實(shí)現(xiàn)可壓縮Navier-Stokes 方程的三階非線性時(shí)滯奇攝動控制和求解,本文方法的擬合性較好,收斂性較強(qiáng)。

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