【摘 要】
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将基于低秩矩阵理论的自适应交叉近似(ACA)技术应用于声学边界元法,提高声场预报的计算速度。首先采用主成分分析方法对边界元网格进行分割。根据Helmholtz积分核的退化特性,
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将基于低秩矩阵理论的自适应交叉近似(ACA)技术应用于声学边界元法,提高声场预报的计算速度。首先采用主成分分析方法对边界元网格进行分割。根据Helmholtz积分核的退化特性,利用自适应交叉近似算法对边界元矩阵中具有低秩特性的子块进行压缩,将边界元矩阵的存储空间由O(N2)降低为O(Nlg N)。采用GMRES算法求解边界元方程,实现了ACA-BEM方法对水下结构声辐射的快速预报。数值仿真的结果表明,在不影响计算精度的同时,采用主成分分析法分割边界元网格可以有效的降低边界元矩阵的压缩率,在降低矩阵存储空间
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