简介：文章考察了相邻双侧边盖驱动方腔流动（即上壁面向右运动和左侧壁面向下运动）的三维线性整体稳定性．首先，采用Taylor—Hood有限元方法并经由Newton迭代过程计算得到双侧边盖驱动方腔流动的二维稳态基本流．其次，Taylor—Hood有限元在ChebyshevGauss配置点上进行离散，同时Gauss配置点也可以用于线性稳定性方程的高阶有限差分格式离散．然后，离散得到的矩阵形式的广义特征值问题可以结合shift-and—invert算法采用隐式重启Amoldi方法计算．最后，通过对线性稳定性方程特征值的计算，发现了一个最不稳定的驻定模态和两对对称行波模态．最不稳定的三维驻定模态的临界Reynolds数为Ree=261．5，远远小于二维不稳定的临界Revnolds数Ree2d=1061．7．通过画出这3类三维不稳定模态的流向扰动速度和扰动涡量的空间等值面图像，可以发现不稳定扰动位于稳态基本流的两个主涡区域，因此可以认为主涡区域是三维扰动失稳的主要能量来源地．

简介：为了实现GPS信号缺失下的移动机器人自主导航,解决传统粒子滤波中的粒子退化以及粒子贫乏引起的移动机器人定位和导航精度下降问题,提出了基于小生境理论的启发式蝙蝠优化粒子滤波的同时定位与地图构建算法。首先,在启发式蝙蝠优化算法的速度和位置更新过程中,引入惯性权重,加快了算法寻优精度,提高了收敛速度;然后,利用小生境理论进一步优化启发式蝙蝠算法,利用排挤机制和惩罚函数,有效地保证了种群的多样性,提高了算法的全局寻优能力;最后,将基于小生境理论的启发式蝙蝠优化算法用于传统粒子滤波采样中,使得粒子能够智能、快速地向高似然区域运动,同时提高了传统粒子滤波算法的全局寻优能力和寻优精度。实验结果表明：该算法显著提高了移动机器人导航和定位的精度和实时性。