介观尺度流体绕流球体的耗散粒子动力学模拟

采用耗散粒子动力学(dissipative particle dynamics, DPD)方法, 对两平行平板间流体绕流三维球体进行了计算. 球体和平行平板由达到平衡状态的冻结DPD粒子组成, 流体在不同无量纲外力驱动下流动, 球体受力由组成球体的所有冻结DPD粒子求和得到. 流动达到充分发展后, 输出球体在流动方向的受力, 并计算球体的阻力系数, 与文献中的关联式进行了对比. 结果表明, 在Re≤qslant 100的范围内, DPD方法能较准确地计算出阻力系数, 在较大雷诺数时, 由于流体的压缩性导致计算结果出现差异.     

矩形毛细微槽横截面上气液分界面形状理论分析

对背面有热流输入的矩形毛细微槽群横截面上的气液分界面形状进行了理论分析,在一定条件下对Wayner蒸发模型进行简化,根据等壁温条件推出蒸发薄液膜区域热流密度近似为定值,通过流体动力学理论推导出了微槽横截面薄液膜区域液膜厚度变化的关系式,并与Wayner蒸发模型的计算结果进行了比较。进一步提出了全新的交界线区域长度的判定方法,根据蒸发薄液膜区域总换热量计算得到蒸发薄液膜区域的长度,交界处接触角,以及固有弯月面区域的曲率半径,从而最终得出了微槽横截面整个气液分界面的形状曲线,理论分析表明:槽宽、热流密度、过热度等因素对蒸发薄液膜区域长度、接触角以及固有弯月面曲率半径等参数有较大的影响。     

复合材料特征值的高阶多尺度Rayleigh商校正

本文讨论了周期结构复合材料特征值的多尺度计算,提出了高阶多尺度Rayleigh商校正算法,并给出了收敛性分析. 最后,通过大量数值实验结果表明,新算法是有效且必要的.     

同步测量大气湍流折射率结构常数和内尺度的光学方法

 基于不同波长的光闪烁,采用修正的大气湍流Hill谱模型,提出了一种同时反演大气湍流内尺度及折射率结构常数的方法。假定内尺度在某一个范围内取值,对于不同波长的闪烁指数,如果当内尺度取某一定值时,由光传输理论计算的C²_n(λ₁,…)和C²n (λ₂,…)相等,反演成功。根据此原理设计了三波长闪烁计并在某地进行了外场测量。近地面大气湍流的内尺度一般在2~10 mm之间,且随折射率结构常数（其量级为10^-16~10^-13）的变化而变化,两者之间存在一定的正相关;任意两波长组合进行反演得到的内尺度(或折射率结构常数)值具有自洽性,其相关系数的最小值为0.81,因此证明了该方法的可行性。     

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针对准中性Vlasov-Poisson系统中多尺度物理参数共存的问题开展研究,采用渐近保持格式推导出与Vlasov方程相耦合的Poisson方程。数值模拟了一维等离子体在真空中的膨胀,比较了渐近保持PIC算法与传统PIC算法模拟结果的异同。结果表明：两种算法在满足多尺度中小尺度量限制的前提下,其结果保持高度一致;且在克服小尺度量束缚时,渐近保持PIC算法依然可以正确地模拟等离子体的物理行为,大大节省了计算时间。     

非均匀剪切流场中液晶聚合物微观结构的无网格模拟

基于宏观流场控制方程与微观分子取向扩散方程耦合的微-宏观双尺度模型,率先采用无网格方法对液晶聚合物在非均匀剪切流场中的微观结构进行了模拟研究.无网格方法精度高、稳定性好的特性保证了模拟结果的可靠性.研究了Deborah数对平板Poiseuille流中液晶聚合物微观结构的影响,预测出非均匀剪切流场中液晶聚合物的一种单一结构和五种复合结构.指出在复合结构的过渡区,分子运动具有不稳定性,可能产生瑕疵. 关键词： 液晶 微观结构 双尺度 无网格     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数;并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

深海内波非线性薛定谔方程的研究

考虑以跃层为界的两层分层流体,在弱非线性条件下,从分层流体的动力学基本方程组出发,应用多重尺度方法推导出描述深海内波的非线性薛定谔方程,分析方程中频散和非线性系数,求出非线性薛定谔方程的孤子解,并通过数值实验验证了理论的正确性.     

表征体元尺度渗流的离散统一动理学格式

结合表征体元尺度的通用渗流模型,提出离散统一动理学格式（DUGKS）渗流方法,分别用均匀网格和非均匀网格计算二维Poiseuille、Couette、方腔流等经典渗流问题,检验DUGKS渗流方法的有效性和非均匀网格应用的优势,将DUGKS渗流方法应用到裂缝系统中.     

基于全卷积神经网络的多尺度视网膜血管分割

提出了一种基于多尺度特征融合的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法,无需手工设计特征和后处理过程。利用跳跃连接构建编码器-解码器结构全卷积神经网络,将高层语义信息和低层特征信息进行融合;利用残差块进一步学习细节和纹理特征;利用不同空洞率的空洞卷积构建多尺度空间金字塔池化结构,进一步扩大感受野,充分结合图像上下文信息;采用类别平衡损失函数解决正负样本不均衡问题。实验结果表明,在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)数据集上的准确率分别为95.46%和96.84%,敏感性分别为80.53%和82.99%,特异性分别为97.67%和97.94%,受试者工作特征(ROC)曲线下的面积分别为97.71%和98.17%。所提方法相较于其他方法性能更优。