[发明专利]一种用于高分子自由基聚合物模拟的多尺度变步长方法无效
申请号: | 200910100397.0 | 申请日: | 2009-07-10 |
公开(公告)号: | CN101593246A | 公开(公告)日: | 2009-12-02 |
发明(设计)人: | 陈曦;姚臻;姜飞俊;范伟伟 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06F17/13 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人: | 张法高 |
地址: | 310027*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种用于大规模高分子自由基聚合物模拟求解的多尺度变步长方法。以自由基聚合反应机理模型为对象,求解小规模代数微分方程组中的代数变量值作为初值,代入表征高分子聚合物分子量分布的大规模微分代数方程组,变求解大规模微分代数方程组问题为求解大规模常微分方程组问题,通过序贯方法求解大规模常微分方程组,引入Gear误差控制方法,在时间尺度和链长尺度上实现自动的变步长机制,实现高分子自由基聚合模拟。本发明不仅实现了对于高分子聚合物分子量的精确模拟,而且用时短,在聚合物产品分子量的精确预测、产品质量、在线软测量、聚合物反应动力学等领域均有广阔应用前景。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 高分子 自由基 聚合物 模拟 尺度 步长 方法 | ||
【主权项】:
1.一种用于高分子自由基聚合模拟的变步长多尺度方法,其特征在于:以自由基聚合反应机理模型为对象,求解小规模代数微分方程组中的代数变量值作为初值,代入表征高分子聚合物分子量分布的大规模微分代数方程组,变求解大规模微分代数方程组问题为求解大规模常微分方程组问题,通过序贯方法求解大规模常微分方程组,引入Gear误差控制方法,在时间尺度和链长尺度上实现自动的变步长机制,实现高分子自由基聚合模拟;方法具体包括如下步骤:1)计算小规模代数微分方程组,获得代数变量数值,作为多尺度变步长方法的参数;2)设置终止时间tf,最大链长CLmax,跳转点链长值n,提供小规模代数微分方程组的代数值,根据代数值的步长间隔设置变步长多尺度方法的初始步长h;3)应用Gear一阶BDF误差控制方法ϵ = 1 2 h 2 y n ′ ′ × α 2 , ]]> 给定误差容限ε,其中h为设置的步长,y″n为选定的敏感变量的二阶导数,计算α值,进入下一时间点;4)设置新步长值为h,计算当前时间点的α值;5)若α<1,设置新步长为hnew=h×α,返回步骤4);6)若α>=1,计算当前点的所有链长值,设置下一步新步长为hnew=h×α,进入下一步时间点计算;7)同一时间点链长方向计算,当链长值大于设定的n值,根据Gear误差判断公式判断;满足跳转条件,保存当前时刻需要的所有初值,进入下一时间点计算,计算α,根据步骤5)、步骤6)决定是否回退;不满足跳转条件,继续计算,直至求出所有链长,返回步骤4);8)判断当前计算时间点t,当t<tf返回步骤4),反之输出链长从1至CLmax的所有值。
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- 本发明公开一种基于动量-叶素理论的致动盘载荷不均匀受力计算方法。本发明针对目前常规的动量-叶素理论方法不能有效求解致动盘平面内通过流体不均匀同时致动盘内各叶片规格、桨距角并不相同情况下致动盘相关载荷计算,提出了一种基于对传统的动量-叶素理论进行扩展的快速解析求解方法,并给出具体的求解解析公式和关键变量轴向诱导因子、径向诱导因子的具体迭代求解方法及步骤,该方法相对于目前的常用有限元求解方法可以大大的降低求解数据要求和计算量,特别适用于兆瓦级变速变桨风机风轮气动载荷相关计算。
- 一种基于RBF神经网络的变压器故障诊断的智能方法-201310132783.4
- 禹建丽 - 郑州航空工业管理学院
- 2013-04-16 - 2013-07-17 - G06F19/00
- 本发明公开了一种基于RBF神经网络的变压器故障诊断的智能方法,包括以下步骤:(1)利用IEC三比值法得出五种气体的三比值:C2H2/C2H4、CH4/H2、C2H4/C2H6作为训练样本数据;(2)利用隶属函数将三比值进行模糊化处理;(3)对故障类型进行编码;(4)根据训练样本数据训练RBF神经网络,直到RBF网络满足精度要求,(5)输入模糊化处理后的待诊断样本;(6)输出诊断结果。本方法不仅有较高的推理能力和诊断精度,同时也克服了IEC三比值法的缺陷,能准确的反映出变压器故障的所有形态。
- 基于风速相关性的风电场测风仪风速缺失数据插补方法-201310119605.8
- 王峻;林勤 - 同济大学
- 2013-04-08 - 2013-07-17 - G06F19/00
- 本发明涉及一种基于风速相关性的风电场测风仪风速缺失数据插补方法,该方法包括以下步骤:1)导入目标风电场各高度的历史风速数据;2)根据历史风速数据获得该风电场每个高度风速的范围、每小时风速的变化范围及两个高度间风速差值的变化范围,并保存;3)导入实时测量数据,根据步骤2)中各范围判断当前测量数据是否存在不合理的风速数据,若是,则剔除不合理风速数据,并执行步骤5),若否,则执行步骤4);4)根据时间顺序判断是否存在数据缺失,若是,则执行步骤5),若否,则结束;5)利用相关阶模型对缺失数据进行插补。与现有技术相比,本发明具有实时性好、插值精度高等优点。
- 专利分类
G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用