A new method for the determination of surface tension from molecular dynamics simulations applied to liquid droplets

For the determination of surface tension of liquid droplets by molecular dynamics simulations, the most time-consuming part is the calculation of pressure tensor in the transition layer, which makes it difficult to enhance the precision of the computation. A new method for the calculation of surface tension of liquid droplets to reduce the calculation quantity of pressure tensor in transition layer to the minimum is proposed in this paper. Two thousand particles are taken as example to show how to carry out our scheme.     

基于扰动波的HVAS液滴耦合振动特性分析

高速电弧喷涂过程中熔融金属液滴的振动特性对喷涂涂层性能具有决定性作用,但限于实验技术很难检测液滴的动力学行为,因而利用扰动波理论建立了气流和液滴的耦合振动方程组,并数值求解获得了喷涂气流最不稳定波数,与Bradley的数据曲线进行了比较,二者呈现出较好的吻合性,误差在士2％之间,验证了所建立的HVAS小扰动液滴模型是有效的;根据HVAS液滴耦合振动模型分析了不同喷涂气流及其速度对不同熔融金属的相应HVAS液滴振动特性。结果表明,HVAS过程中用N2具有一定的优势,且增加气流速度有利于提高喷涂涂层的结合强度,从而为HVAS过程中的材料选择与工艺控制提供了基本的理论依据。     

超分子有序聚集凝固液相微萃取及其对五味子中木脂素类化合物的测定及质量评价

通过分析比较漂浮有机液滴凝固液相微萃取(SFODLPME)对木脂素类化合物萃取前后紫外光谱的变化, 提出了超分子有序聚集凝固液相微萃取(SSMOALPME)机理; 建立了简单、 快速、 灵敏的SSMOALPME高效液相色谱法(HPLC)同时测定中药五味子中5种低丰度木脂素类化合物含量的方法, 并对不同产地五味子的质量进行比较和评价. 在最佳的SSMOALPME条件下, 测得五味子醇甲, 五味子酯甲, 五味子甲素, 五味子乙素和五味子丙素的线性范围分别为2.48×10^-3~6.21, 2.27×10^-3~28.5, 2.31×10^-3~28.8, 2.27×10^-3~5.69和1.05×10^-3~5.25 μg/mL; 检出限分别为0.4, 0.4, 0.4, 0.08和0.08 ng/mL; 日内及日间精密度RSD<9.7%; 药材中分析物的回收率为91.9% ~104.7%; SSMOALPME对5种分析物的富集倍数分别在39 ~529倍之间. 本法测定结果与药典法测定结果相比无显著差异(P=95%). SSMOALPME方法的提出为液相微萃取的理论研究奠定了基础, 为反映中药多成分、 多靶点及协同作用的特性, 建立科学的质量控制方法提供了理论依据和实验基础.     

硅酸盐液滴形成对玻璃离子水门汀压缩强度的影响

硅酸盐玻璃粉;玻璃离子水门汀;ESEM;液滴     

气溶胶抛撒过程中首次破碎液滴的尺寸分布

对气溶胶爆炸抛撒过程中,首次破碎液滴的尺寸分布进行理论和数值研究.基于热力学第二定律的最大熵增理论,建立首次破碎过程满足的方程组约束条件,给出破碎后液滴尺寸分布的确定方法,并对Air-blast喷管实验和Samirant相关实验进行数值模拟预测,与实验数据符合较好.     

线张力作用下微纳米尺度液滴的非线性粘附

三相接触线上的线张力对微纳米尺度液滴的粘附行为有至关重要的影响．首次在由表面张力、线张力和液滴尺度组成的全参数空间中研究了液滴粘附的非线性行为．研究表明:液滴粘附解空间可以被归纳为4个特征区;在每个特征区内,液滴的粘附行为是相同的;在具有高度非线性的特征区中,给定材料体系,存在着多重粘附态;液滴粘附解空间中存在着两个公共不动点．这些新结果,与数值计算和实验观测相符合．     

液滴碰撞和聚合模型研究

建立了描述液滴碰撞和聚合过程的数学模型,设计了一种高效的计算液滴碰撞对搜索算法,并在已有研究成果的基础上对液滴碰撞的结果做了进一步的发展．借助平滑粒子流体动力学方法两种实现方式各自的优点,将液滴间的相互作用局限在其周围一定数目的液滴之间,并采用积分核函数定义了液滴间碰撞的概率,通过数值模拟探讨了模型的特性．结果表明,所建模型对所采用的计算网格没有明显的依赖性,具有较高的计算精度和计算效率,不但能很好地维持系统动量的守恒性,而且对液滴初始尺寸分布没有明显的依赖性．     

激波诱导的液滴变形和破碎

 建立液滴变形与破碎的模型,提出初始雾化时间概念,由此分析激波后液滴变形和破碎雾化的特征。液滴变形率、完全破碎时间的数值分析结果与实验结果基本一致。     

通过毛细流动制备微纳粒子

回顾了若干能够将流体交界面拉伸至微米及更小尺度的毛细流动. 这些流动类型已经成为制备单分散性微-纳粒子技术的基础. 这些技术正引起人们的关注, 它们既能制造简单结构的粒子, 也能制造核-壳结构的粒子(微纳胶囊、同轴纳米纤维以及中空纳米纤维), 而且能够精确地控制粒子的平均尺寸. 本文还评述了流动的基本物理以及控制这些毛细流动的无量纲参数. 此外, 文中还给出一些实例, 介绍利用几种装置制备的不同类型粒子.     

哪些核适合被液滴模型描述:基于不确定度分解方法的统计研究（英文）

一个模型适合描述哪些物理量? 这个问题可以通过模型的物理来源来回答。比如,液滴模型适合描述重核和远离满壳核。这是因为液滴近似更适用于核子数多的核以及液滴模型不包含壳效应。这样的回答是定性的并需要清楚模型的物理来源。是否可能仅通过模型的数学形式和实验数据就能给出半定量的解答? 利用最近提出的不确定度分解方法尝试对液滴模型适合描述哪些核这一问题进行半定量的回答。并且不需已知液滴模型的物理来源,仅需其数学形式以及实验数据。通过不确定度分解方法,液滴模型与实验数据间的残差可以分解为系统不确定度和统计不确定度。两者分别代表了模型的缺陷和模型不精确的参数带来的不确定度。基于这一分解,核素图上的原子核可以按其对应的残差被半定量地划分为系统不确定度主导、统计不确定度主导、以及中间区域。液滴模型适合描述的核就是统计不确定度主导残差的核而不是像通常认为的是残差最小的核。从核素图上看,统计不确定度主导残差的核正是重核以及远离满壳核,与液滴模型物理来源一致,但得到这一结果的过程是半定量的且仅需液滴模型的数学形式以及实验数据。如果对由统计不确定度主导残差的核重新拟合液滴模型的参数,模型可以很好地描述这些核（标准差小于0.7 MeV）。Which data are well described by a theoretical model? Such questions can be answered through the physical origin of the model. For example, the liquid drop model (LDM) well describes the heavy and far from shell nuclei. Because the liquid-drop assumption is more suitable for nuclei with more nucleons and LDM does not include the shell effect. Such answer is qualitative and needs a clear view on the physical origin of the model. Is it possible to give an semi-quantitatively answer only from the mathematical form of the model and the observed data. In the present work, the recently suggested uncertainty decomposition method (UDM) is used to answer which nuclei are well described by LDM. The residues between LDM and the observed data can be decomposed through UDM to systematic and statistical uncertainties, which represent the uncertainty of the deficiency of the model and the indeterminate parameters, respectively. Based on UDM, the chart of nuclides are semi-quantitatively divided into three parts, areas dominated by the systematic and statistical uncertainties, and the cross area. Contrary to the common sense, the well described nuclei by LDM are not the nuclei with small residues, but actually the nuclei of which the residues are dominated by the statistical uncertainty. These nuclei are indeed the heavy and far from shell nuclei, which agrees with the physical consideration of LDM. But only the mathematical form of the model and the experimental data are needed during the use of UDM. The nuclides dominated by the statistical uncertainty can be well described by LDM (standard deviation less than 0.7 MeV) with parameters fitting to these nuclei.