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1.
This paper performs a numerical simulation of concentric-ring discharge structures within the scope of a two-dimensional diffusion--drift model at atmospheric pressure between two parallel circular electrodes covered with thin dielectric layers. With a relative high frequency the discharge structures present different appearances of ring structures within different radii in time due to the evolvement of the filaments. The spontaneous electron density distributions help understanding the formation and development of self-organized discharge structures. During a cycle the electron avalanches are triggered by the electric field strengthened by the feeding voltage and the residual charged particles on the barrier surface deposited in the previous discharges. The accumulation of charges is shown to play a dominant role in the generation and annihilation of the discharge structures. Besides, the rings split and unify to bring and annihilate rings which form a new discharge structure.  相似文献   
2.
模糊数学方法在孢粉分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
运用模糊聚类分析的方法将已知的孢粉样本进行了分类 ,得到了动态聚类图 ,并利用方差分析的原理给出了最佳的分类 .  相似文献   
3.
The rachal evolution of atmospheric pressure glow discharge in helium is presented by numerical simulation. The calculations reveal the mechanism of two current peaks per half cycle. The first breakdown occurs firstly in the central region of the electrode, and then spreads to the edge, while the second breakdown ignites at the periphery firstly, and then propagates toward the discharge central region. The simulations indicate that radial electric fields and radial sheath play an important role in the evolution of the second peak. These results agree fundamentally with the experimental observations.  相似文献   
4.
大气压介质阻挡丝状放电时空演化数值模拟   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
张远涛  王德真  王艳辉 《物理学报》2005,54(10):4808-4815
通过数值求解二维流体方程,在均匀的初始条件下研究了大气压丝状放电的整体时空演化.通过模拟可以发现,在丝状放电的时空演化过程中,各条放电通道在不同位置相继发生击穿,且放电通道有遍历整个放电空间的趋势.在一定条件下,放电通道还会发生分裂与合并现象,其中放电通道的分裂导致了放电空间中放电通道的增加,而放电通道的合并则提供了一条放电空间中放电通道减少的途径.研究还表明,介质表面电荷是影响丝状放电整体时空演化的关键因素之一. 关键词: 介质阻挡放电 丝状放电 数值模拟 时空演化  相似文献   
5.
随着人工智能技术的进步,结合低温等离子体的物理特点,数据驱动技术由于其独特的优势在低温等离子体的研究中正逐渐兴起.本研究以深度神经网络(DNN)模型在大气压射频放电中的计算研究为例,讨论了数据驱动方法在低温等离子体模拟研究中的应用.对于低温等离子体的研究而言,数据驱动研究所需要的数据可以来自于实验诊断和数值计算,根据等离子体物理特性的不同也可以选择不同的数据驱动模型.粒子模型与流体模型是低温等离子体研究中常用的两类计算模型,基于这两者的模拟数据组成的训练集, DNN可以实现对大气压射频放电的动理学特性等各种特性的实时预测.首先通过将流体模型与粒子模型计算结果与DNN模型的预测结果相比较,验证了DNN模型在给定精度下的有效性.然后基于流体模拟数据,利用DNN探究了α和γ模式下输入电流密度和放电间隙对大气压射频放电特性的影响,最后借助于粒子模拟数据构建的训练集,讨论了大气压射频微放电的频率效应,特别是电子能量分布函数(EEDF)的演化.预测结果表明,经过大约1 h的训练后, DNN只需要耗时0.01 s左右就能以极高的计算精度(与数值模拟之间的相对误差小于0.5%)获得电子密度、电场强度和...  相似文献   
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