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1.
实验研究了内径分别为1 mm、2 mm和3 mm,水平通道长度为200 mm的Y形微燃烧器内氢气/空气扩散燃烧的火焰传播特性。首先,d=2 mm的燃烧器内的火焰传播模式最为丰富。其次,当燃烧器管径较大时,火焰更容易因扰动而发出噪音。在d=2和3 mm的燃烧器内能观察到两个阶段的噪音,而当d=1 mm时只有一个阶段的噪音。d=2 mm的燃烧器内平均火焰传播速度最小。而且,随着管径的增大,边界火焰更长。值得注意的是,在d=1 mm的燃烧器内,实验观察到了移动的"火焰街"。最后,基于系统的实验观察绘制了八种火焰传播模式的分布图。总之,本文不仅揭示了火焰传播特性与运行参数和尺度效应之间的关系,而且能为Y形微燃烧器的设计和运行提供指导。  相似文献   
2.
本文采用第一性原理方法,在100 GPa的压力范围内,计算了GeO_2理想晶体和含锗、氧空位点缺陷晶体的光学性质.吸收谱数据表明,压力诱导的三个结构相变对GeO_2晶体的吸收谱均有影响:第一个相变将导致其吸收边蓝移,而第二和第三相变将使得其吸收边红移.锗和氧空位点缺陷的存在将导致GeO_2的吸收边红移,但氧空位点缺陷引起的红移更明显.尽管如此,分析发现,在100 GPa的压力范围内,压力、相变以及空位点缺陷等因素都不会导致GeO_2晶体在可见光区出现光吸收现象(是透明的).波长在532 nm处的折射率数据显示,在GeO_2的四个相区,其折射率均随压力增加而降低;而且,GeO_2的三个结构相变以及锗、氧空位点缺陷都会导致其折射率有所增大.本文预测,GeO_2有成为冲击光学窗口材料的可能.  相似文献   
3.
著名数学家波利亚提出,掌握数学意味着善于解题.由此可见,解题能力的培养利于学生创造性地认识活动,可以促进学生数学能力的发展,可以让数学教学中的"增质减负"变得意义更加深刻.通过对初中生数学解题现状的探索,可以看出应试教育和传统观念是束缚解题能力的主要因素,使得学生在数学解题上表现出一定程度上的思维缺陷,在面对一些思维容量较大的问题时总是败下阵来.面对这一现状,笔者积极找寻原因,通过多种措施来解读这一现象,以有效教学策略破解这一难题,逐步提升学生的解题能力.  相似文献   
4.
研究了一个具有三次非线性项的可积的两分量Camassa-Holm系统Cauchy问题解的持久性.通过用权函数估计的方法证明:如果两分量Camassa-Holm系统的初值以及初值的空间导数都以指数形式衰减,则两分量Camassa-Holm系统的强解也在无穷远处以指数形式衰减,进一步,给出了动量的最优衰减估计.  相似文献   
5.
学生的学习一般都是基于已有的知识和经验,从已有的思维出发,通过发现问题、提出问题、分析问题、解决问题的学习过程,抽象概念、形成公式、产生结论、感悟思想方法,建构知识的意义与价值.笔者认为,要将静态的知识变成学生头脑中“活”的知识.  相似文献   
6.
黄日富 《数学通讯》2021,(3):17-19,49
平面内两点间的距离公式是平面解析几何中最基本的公式之一,最近的模考题以及自主招生考题中出现了一类以平面内两点间的距离公式为背景的复杂代数式求最值问题.本文举例说明如何借助两点间的距离公式利用数形结合的数学思想来快速求解这类问题.  相似文献   
7.
一、从教学设计的“三二一”说起近读《章建跃数学教育随想录(下卷)》,章建跃博士关于“搞好教学设计,提高教学质量”的论述中提出教学设计的“三二一”,即三个基本点(理解数学、理解学生、理解教学),两个关键(提好的问题、设计自然的过程),一个核心(设计概括过程).  相似文献   
8.
本文利用环聚合分子动力学方法对C(1D)+H2反应开展了详细的理论研究. 计算中使用了最近构建的Zhang-Ma-Bian(ZMB)从头算势能面,该势能面对锥形交叉附近区域以及范德华区域均有精确的描述. 环聚合分子动力学计算得到的热反应速率常数与最新实验值吻合很好. 与前人计算结果比较,发现在?1A′电子基态的ZMB-a势能面上获得的反应速率常数远大于前人构建的RKHS势能面上的结果,这是由于ZMB势能面上的范德华鞍具有与之前势能面上的范德华阱完全不同的动态学作用,表明环聚合分子动力学方法能够处理范德华作用引起的势能面拓扑结构所导致的动态学效应. 本文还揭示了b1A′′电子激发态ZMB-b势能面以及量子效应对反应的重要性.  相似文献   
9.
给出了整数环上一类三阶矩阵方程有解的充要条件.  相似文献   
10.
金晓威  赖马树金  李惠 《力学学报》2021,53(10):2616-2629
流体运动理论上可用Navier?Stokes方程描述, 但由于对流项带来的非线性, 仅在少数情况可求得方程解析解. 对于复杂工程流动问题, 数值模拟难以高效精准计算高雷诺数流场, 实验或现场测量难以获得流场丰富细节. 近年来, 人工智能技术快速发展, 深度学习等数据驱动技术可利用灵活网络结构, 借助高效优化算法, 获得对高维、非线性问题的强大逼近能力, 为研究流体力学计算方法带来新机遇. 有别于传统图像识别、自然语言处理等典型人工智能任务, 深度学习模型预测的流场需满足流体物理规律, 如Navier?Stokes方程、典型能谱等. 近期, 物理增强的流场深度学习建模与模拟方法快速发展, 正逐渐成为流体力学全新研究范式: 根据流体物理规律选取网络输入特征或设计网络架构的方法称为物理启发的深度学习方法, 直接将流体物理规律显式融入网络损失函数或网络架构的方法称为物理融合的深度学习方法. 研究内容涵盖流体力学降阶模型、流动控制方程求解领域.   相似文献   
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