数智流体力学的发展及油气渗流领域应用

大数据及人工智能技术的崛起推动了数智流体力学的快速发展.数智流体力学是将流体力学、大数据和人工智能相结合,以流体力学场景需求为导向,形成以“数”为基础,以“智”为核心,以算力为支撑的新研究范式.核心内涵是要以数据驱动为主,融合物理信息、专家经验等先验知识,利用智能化手段构建“数据+物理”双驱动的数智模型,解决场景需求问题.数智流体力学在建模灵活性、运算效率、计算精度方面具有十分明显的优势,其应用潜力已经在多尺度流动、多场耦合以及流场建模等方面得到验证.数智流体力学研究范式包括数据治理和智能算法构建,其中数据治理工作尤为重要,治理后的数据质量是智能算法能否发挥其价值的关键.智能算法中“数据+物理”协同驱动主要存在四种引入机制,分别是基于输入数据的嵌入机制、基于模型架构的嵌入机制、基于损失函数的嵌入机制和基于模型优化的嵌入机制.以油气领域应用为例,介绍了数智流体力学在储层物性参数预测、压裂效果评价以及注采参数优化等方面的一系列研究进展.数智流体力学是流体力学未来的重要发展方向之一,以场景需求为导向、深度融合物理信息等先验知识的新一代智能理论与方法是数智流体力学发展的必然趋势,能够从崭新的角...     

现代流体力学发展的回顾与展望

回顾流体力学发展的历史。概述迄今在其各个分支领域中已取得的主要成就以及力学大师,中国老一辈科学家的重要贡献。分析不同时期的发展特点,尤其是近３０年来,由于计算流体力学日臻成熟,非线性力学取得重大进展,新兴学科分支不断涌现,形成了现代流体力学的发展阶段。展望在２１世纪,流体力学的基础研究和应用研究必将在经济建设和社会发展的各个方面发挥重要作用。      

多传感器数据融合时权的最优分配原则

对多个同类传感器的输出数据进行融合时多采用和权平均法,权的分配对融合效果的影响十分明显。作利用多元统计理论分析了权的分配对融合精度的影响,推导出了权的最优分配原则,并采用多个陀螺仪对某一旋转角速度的实际测量进行了仿真,实验证实这种权的分配原则是最优的。     

面向实战化需求的流体力学教学改革与实践

流体力学课程理论性强、内容抽象、枯燥难懂,传统教学内容缺乏与实战化内容的联系,学员学习目标不明确,理论性与实战性分离,因而学员的主体性和教学内容的高阶性不足。为了解决学员学习兴趣不高、动力不足的问题,面向实战化教学需求,在教学内容上发展了“四个引入”理念,即引入流动现象、军事应用、科研成果、思想方法,在教学模式上提出了具体实施的“六个环节”,即设疑、分析、释疑、拓展、应用、创新,通过理论与实际相结合,搭建起了课堂与战场之间的桥梁。提升了学员学习动力和兴趣,改善了教学效果。

     

多介质流体力学计算的谱体积方法

针对高维及多物理耦合计算耗费大等困难,设计适合多介质流动模拟的模板紧致、易于并行、高阶精度、计算耗费小的谱体积方法。该方法是求解双曲型守恒率谱体积方法的直接推广,针对多介质流动物质界面捕捉的困难,利用拟守恒格式的思想避免物质界面处的非物理振荡。数值模拟结果表明,本方法具有高阶精度、高分辨率,且节约计算量,并且可以有效避免物质界面处非物理振荡。     

电磁驱动高能量密度动力学实验的一维磁流体力学多物理场数值模拟平台：SSS-MHD

超高压、超高密度物质状态生成和性质研究是当代极端物理学的重要前沿领域,电磁驱动的高能量密度物理实验对于该领域的意义尤为重要。这类实验虽然形式上多种多样,但在物理上有内在统一性,即均以力学守恒定律和宏观电磁理论为基本框架。为了建立统一数值模拟平台、依靠负载电流实验数据（或驱动电路真实数据）确定各种极端实验条件下负载构形的力学运动及其与各个物理场的耦合问题,将经受大量实际检验的冲击、爆轰动力学和激光效应计算的一维拉格朗日编码SSS,实质性扩展成为磁流体力学多物理场耦合编码SSS-MHD。对于具有典型意义的平面准等熵斜波压缩、高速平面固体飞片发射、固体套筒电磁内爆和炸药内爆磁通量压缩实验等各类高能量密度动力学实验案例的模拟计算结果表明,编码SSS-MHD计算与美国Z装置、中国CQ和CJ系列装置的实验及美国编码ALEGRA-1D和2D计算数据的相对偏差基本不超过5%。该数值模拟平台为极端材料动力学实验（包括气体、液体、化合物和金属）提供了有力的支撑,还将有助于多维磁流体力学多物理场编码的开发。

     

一种有效的不同类型传感器多目标跟踪融合算法

提出了不同类型传感器多目标跟踪的一种改进的分层融合算法，该算法不仅适合于不同类型同步数据融合，而且适合于不同类型传感器异步数据融合。仿真结果显示了该融合算法的有效性。     

磁驱动等熵压缩实验构形的磁流体力学计算模拟

在一维弹塑性反应流体力学拉格朗日编码SSS 的基础上扩充编制成功的一维磁流体力学计算编码SSS/MHD,可以计算模拟磁驱动等熵压缩（ICE） 实验中多介质、多空腔的不同厚度平行样品构形（台阶靶） 运动,并且把磁流体计算与模拟脉冲功率驱动源的集中参数外电路方程组直接耦合,不依赖于实验当时测量的驱动电流（电压） 数据,直接根据原始数据对实验样品的力学和电磁学运动过程和各种参数剖面进行数值模拟. 介绍了对于纯铝、钽和塑料粘结炸药等3 种性能不同材料的台阶靶样品ICE 实验的计算模拟,得到了与激光速度干涉测量的不同厚度样品后自由面（或光学窗口界面） 速度历史十分符合的结果,对于实验结果的分析和实验设计的改进具有重要意义. 旨在为磁驱动实验系统的校核、设计和实验构形改进提供有一定预测能力、功能比较完善的计算模拟研究手段.      

基于多平台和多手段融合的混合案例教学——安全工程专业工程流体力学教学模式探讨

比较传统教学与在线教学各自的优势与劣势,对安全工程专业工程流体力学专业基础课展开教学模式探讨,提出在沟通的基础上多种平台结合开展线上线下混合教学,同时通过多种手段融合、多学科交叉进行案例教学设计,不断提高教学质量,以OBE理念为核心从而实现工程流体力学作为专业基础课桥梁课程的教学目标并取得了较好的教学效果.     

运用多媒体进行流体力学教学的体会

本文介绍北京大学力学系在本科生流体力学课程中运用多媒体进行教学的情况和学生的反映．作者体会到：多媒体教学应该是常规教学的一种精彩的补充,但是不应该、也不能够完全代替常规教学．那些难以用语言描述的动态物理图像,采用多媒体演示的效果最好;播放的内容一定要严格精选,灵活使用,力求紧密配合教学大纲;要把多媒体教学与其它教学手段有机地结合起来,取长补短,相辅相成     

平面和圆柱面构形的磁流体力学计算

在一维弹塑性反应流体力学Lagrange编码SSS的基础上,研制了多介质、多空腔、与集中参数外电路耦合的实验构形弹塑性反应磁流体力学一维计算编码SSS-MHD。在编码中,通过对构形边界与外电路的耦合以及不同构形磁场边界条件的统一处理等措施,解决了其中的关键问题。本文中编码的优势体现在两个方面:能够统一处理不同的磁流体力学实验构形,包括平面及圆柱面几何构形;可以同时进行磁流体力学和含能材料反应流动的计算。对平面准等熵压缩炸药和炸药爆轰驱动套筒压缩磁通量等两类典型实验进行了数值计算,结果与实验结果一致。     

运用多媒体进行流行流体力学教学的体会

本文介绍北京大学力学系在本科生流体力学课程中运用多媒体进行教学的情况和学生的反映.作者体会到:多媒体教学应该是常规教学的一种精彩的补充,但是不应该、也不能够完全代替常规教学.那些难以用语言描述的动态物理图像,采用多媒体演示的效果最好;播放的内容一定要严格精选,灵活使用,力求紧密配合教学大纲;要把多媒体教学与其它教学手段有机地结合起来,取长补短,相辅相成.     

张国藩教授及其对流体力学的研究

介绍了力学家张国藩教授的人生经历,以及张国藩教授在流体力学方面的研究工作.     

灌浆压力稳定性控制的流体力学模型研究

根据水泥浆液的Navier-Stokes方程及连续性方程,采用特征线法建立了灌浆管道非定常流动的动态流体力学模型.其中包括划分网格,单管混合问题的特征线差分法等,将整个灌浆管路简化为一系列描述管道、设备、灌浆孔、调节阀的非线性代数方程组,并采用 Newton-Raphson法进行了求解.基于该模型的 GYPC 控制系统可将波动的灌浆压力在短时间内调节控制在±0.02MPa范围内,表明该流体力学模型是合理与实用的.     

船舶流体力学中若干逆问题的研究

在船舶流体力学中，给定物体（船、桨、附体或其组合体），要求确定其在不同的运行状态和环境条件下的某种性能（如阻力、运动等等）或周围的流场，这种问题称为正问题．与此相反，若给定物体的性能要求或场的信息，寻求满足要求的物体，就是逆问题．本文通过船舶流体力学中若干逆问题（如给定表面速度分布时螺旋桨桨叶剖面设计、轴对称物体设计等等）的介绍和讨论，对逆问题研究的特殊性、实用性及可能的发展方向作简要的评述．     

多尺度递归融合估计在组合导航系统中的应用

多尺度递归融合估计是对多传感器系统进行的基于尺度的融合估计算法.利用小波变换中多尺度分析的思想,构造出多尺度动态模型,利用该模型对粗尺度上的状态估计值进行修正,递归获得最细尺度上基于全局测量值的最优估计值,该估计值是方差最小意义下的最优估计.将此算法应用于SINS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明,应用该算法能取得较好的效果,获得了比仅在单一尺度上进行kaIman融合估计更好的结果,有效地提高了组合导航系统的精度.     

鱼类波状摆动推进的流体力学研究

本文对大雷诺数下鱼类波状摆动推进的流体力学研究成果从物理上作一简要回顾和评述,其中包括作者最近的系列工作.本文列举了六个题目:(1)鳗鲡模式和鲹科模式的推进性能;(2)月牙尾的推进性能;(3)最佳运动分析和尾鳍形状的讨论;(4)大幅摆动和尾涡层演化的非线性理论;(5)变速运动的推进性能;(6)能耗和阻抗。最后,提出了今后研究方向.     

基于分层数据搜索的数据驱动算法研究

数据驱动计算力学是一种直接利用材料应力应变数据驱动力学仿真计算的新技术.该方法通过反复遍历数据库,为数据驱动模型中的每一个积分点搜索并匹配最佳应力应变数据,使得在高维度和高密度的大规模数据库时计算效率不高.在此背景下,论文提出一种分层数据搜索方案,替换原有的遍历式数据搜索方式,以提升数据驱动的计算效率.该方案的核心思想是将大规模数据库切割成多层级子数据库,并利用树形搜索原理,减小单次搜索数据的范围,降低数据搜索的时间成本,达到提升计算效率的目的.文中简要介绍了数据驱动计算力学的基本步骤,并给出了分层数据库的构造方案,最后结合算例,讨论了数据库分层数量和分层方式对数据驱动计算效率的影响.     

基于H∞滤波的变权多通道数据融合方法研究

在对多通道定位数据进行数据融合中，采用H∞滤波可有效地解决各传感器数据误差模型不确定的滤波和状态估计问题。但由于数据采样时刻及精度的不一致性，对于多通道数据的融合应采用变权融合方式，以提高融合后数据的可靠性。该由此给出了一种基于H∞滤波的变权数据融合计算方法，通过对实测实时数据的仿真计算表明，其方法具有很好的实用性。     

基于遗传算法优化神经网络的多源信息融合室内定位方法

为了解决复杂室内环境中单一定位技术误差较大的问题,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的多源信息融合室内定位方法。首先利用Wi Fi定位结果约束地磁匹配范围进行组合定位,降低误匹配率;再采用遗传算法寻找网络全局最优解对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,提升网络精度并加快收敛;使用优化后的网络对组合定位结果和推算定位结果向真实位置坐标方向训练融合,得到最优定位结果。数据显示,经遗传算法优化后BP神经网络预测均方误差降低了约75%,融合定位精度较单一定位方式定位精度平均提升约47%。结果表明,所提的方法可有效提升定位精度,具有更优的定位性能。