双环状电极大气压等离子体射流的时间分辨诊断

大气压等离子体射流在众多领域中发挥着至关重要的作用,其中,拥有双环状电极结构的射流装置表现十分突出,此类装置具有结构简单、放电稳定的优势,并且产生的射流长度较长、温度较低.本工作利用ICCD相机采集技术,对高频高压交流电源驱动的双环状电极等离子体射流进行了纳秒级时间分辨诊断.研究发现,在一个完整的放电周期内,存在两个明显的放电阶段,分别位于外加电压的正、负半周期的峰值附近,并且在正半周期的放电阶段中,亮度、射流长度、放电发展速度均明显强于负半周期,值得注意的是,仅在负半周期的放电阶段中,才能观察到等离子体离开管口自主向前传播的现象.本工作对于了解等离子体动力学过程,揭示等离子体的行为规律及优化等离子体设备等诸多方面有积极地推动作用.     

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.     

物理驱动深度学习波动数值模拟方法及应用

近年来,物理先验融合数据的深度学习方法求解以偏微分方程为理论基础的正反演问题已成为交叉学科热点.针对地震工程波动数值模拟,本文阐明了物理驱动深度学习方法 PINN的数学概念及实现方式,以无源项一维波动为例,开展了相关理论模型构建,并与解析解及有限差分方法进行对比,分析了PINN方法与其他数值算法模拟波场的相对范数误差,验证了物理驱动深度学习方法求解波动问题的可行性.采用物理驱动深度学习方法并结合谱元法形成的稀疏初始波场数据,开展了二维波动数值模拟,实现了自由边界条件及起伏地表等典型工况的模拟,并给出了时序波场分布特性.更换不同的初始条件,测试了神经网络的泛化精度,提出可显著提高网络训练效率的迁移学习方法.通过与谱元法的结果对比,验证了本文方法模拟均质场地、空间不均匀及复杂地形场地波动问题的可靠性.结果表明,物理驱动深度学习方法具备无网格、精细化模拟等优势,并可实现自由地表及侧边界波场透射等数值模拟条件.     

爆轰产物驱动飞片运动数值模拟研究

利用数值模拟方法,研究了主装药与飞片之间的空气隙厚度变化对飞片中载荷幅度和载荷上升时间、飞片速度和飞片变形量的影响。数值模拟与验证实验结果吻合得较好。结果表明,带空气隙的化爆加载装置可以在飞片中获得较小的载荷幅度和较长的载荷上升时间,并且可以降低飞片击靶速度,从而实现较低的冲击压力,但飞片变形量随着空气隙厚度增大而增大。     

点引爆圆板装药驱动飞板的实验及二维数值模拟

本文报导点引爆圆板装药驱动飞板的实验及二维数值模拟研究结果。实验测定了有机玻璃、铝、钢和铜四种飞板在爆轰产物驱动下的碰靶时间及碰靶波形,并将二维数值模拟结果与测量结果进行了比较,二者符合较好。文中还就数值模拟中存在的一些问题进行了简要分析、讨论。     

基于Vreman亚格子模型的有限开口空间内热驱动流数值模拟

利用基于Vreman亚格子模型的大涡模拟技术对有开口的单室和双室房间内热驱动流进行了数值模拟,利用函数分析法定量分析了模拟结果的准确性,并与Smagorinsky亚格子模型的模拟结果进行了比较.结果表明,Vreman和Smagorinsky亚格子模型的计算结果均能够满足工程的需求,但Vreman亚格子模型在开口附近区域的温度和U速度计算结果在整体上比Smagorinsky亚格子模型更接近实验值;Vreman亚格子模型未像Sma-gorinsky亚格子模型那样过高地估算壁面附近高温区域的粘性耗散;对于单室房间内热烟气层高度的预测,采用Vreman模型得到的计算结果准确性比Smagorinsky亚格子模型提高近50％.     

基于“AM-GoogLeNet+BP”联合数据驱动的混凝土细观模型压缩应力-应变曲线预测

本文结合GoogLeNet卷积神经网络和BP神经网络分别在图像数据挖掘和数据分析方面的良好性能,采用“AM-GoogLeNet+BP”联合数据驱动方法,对混凝土细观模型(含砂浆、骨料及孔隙)的单轴压缩应力-应变曲线进行了有效预测.通过引入力学参量对图像数据驱动的训练结果进行优化,从而提升了神经网络的物理可解释性.基于Python语言实现混凝土细观模型在Abaqus中的自动建模及细观图像生成过程,并将生成的细观图像数据库与相应的压缩应力-应变曲线作为训练数据集.在GoogLeNet中分别引入SENet, ECANet和CBAM三种代表性注意力机制并对三种注意力机制的性能进行对比和分析,以自适应方式提升神经网络对混凝土各相组分的分析能力,并以此得到混凝土细观模型的初步应力-应变预测曲线;将骨料体积分数、孔隙率及初步峰值应力等物理参量作为输入引入BP神经网络以改善峰值应力的预测精度,并与将物理参量直接引入卷积神经网络输入层的方法进行了对比,最后定量给出了骨料体积分数和孔隙率对峰值应力的影响权重.结果表明,对于不同骨料体积分数及孔隙率的混凝土细观模型,该方法均展现了较高的预测精度.本文采用的“...     

点起爆炸药驱动圆板击靶波形的数值模拟研究

用自行研制的二维流体动力学程序TDY2D对点起爆驱动圆板运动的3个模型进行数值模拟计算,得到的飞片击靶波形与实验波形均符合较好,具有较高的计算精度,验证了该程序的准确性和有效性。通过对爆轰驱动飞片运动过程数值模拟结果的分析,得到了装置参数对飞片击靶波形影响规律的初步认识。     

气相爆轰驱动二级轻气炮内弹道数值模拟

二级轻气炮是超高速弹丸驱动技术中使用最广泛的技术之一, 它在超高速气动物理现象及材料高速碰撞下力学性能的实验研究和验证方面起着不可或缺的作用. 中国科学院力学研究所基于爆轰驱动方法研制了一座大型二级轻气炮, 可弥补高压气体驱动能力有限和火药使用受限的不足. 本文基于经过实验验证的准一维数值模拟方法, 详细研究了该设备的内弹道动力学参数及发射性能, 并探讨了不同发射方法及装填参数对设备性能的影响规律和机理. 研究结果表明, 氢氧爆轰驱动相比于高压气体驱动具有明显优势; 不同爆轰驱动方式对弹丸发射性能影响较小, 但其影响到整个设备的强度设计; 对装填运行参数的研究表明增大爆轰段充气压力可以有效加强轻气炮发射性能, 而活塞质量变化对发射速度的影响较为复杂, 轻气炮实际运行中受设备设计指标及模型材料性能的限制, 优化过程中需要同时调整3种参数以达到轻气炮最佳性能.      

强爆轰驱动飞片的数值模拟研究

在一维流体动力学程序中,使用了JWLT状态方程,对强爆轰驱动飞片的实验模型进行了数值模拟研究,得到了炸药爆轰产物的压力和密度分布,验证了强爆轰的存在,同时得到了二级飞片自由面的速度曲线,与实验测量结果符合较好,为解释实验结果和设计新的强爆轰实验提供了计算依据,同时验证了程序的正确性。     

点引爆圆板装药驱动飞板的实验及二维数值模拟

本文报导点引爆圆板装药驱动飞板的实验及二维数值模拟研究结果。实验测定了有机玻璃、铝、钢和铜四种飞板在爆轰产物驱动下的碰靶时间及碰靶波形,并将二维数值模拟结果与测量结果进行了比较,二者符合较好。文中还就数值模拟中存在的一些问题进行了简要分析、讨论。     

基于数据驱动的舵面结构优化设计

在航空航天领域,基于结构拓扑优化理论的轻量化设计需求逐步增加;而一些高端装备的空气舵通常服役于严酷的热力耦合环境中,对其进行高效地轻量化设计兼具挑战和重要意义.对于给定的载荷,薄壁结构的刚度特性可以通过增加肋或加强筋而得到显著增强,这与空气舵结构的设计需求高度一致.然而,传统隐式拓扑优化框架下的加筋设计存在设计变量数目多、计算效率较低、不易保证筋条几何特征以及不便直接将优化设计结果导入CAD系统等问题.本研究采用了全新的显式拓扑优化方法-移动可变形组件法(MMC),并结合数据驱动对具有异形封闭几何特征的空气舵进行高效加筋设计.该方法直接对筋条骨架的几何信息进行优化,具有设计变量少、计算效率高、优化结果可与CAD软件无缝衔接等优势,从而解决了采用隐式拓扑优化方法及后续模型重构、参数优化等冗余步骤所面临的优化周期长、对设计人员经验依赖性强等问题.进一步,建立了加筋布局与关键力学性质映射的人工神经网络模型;将其作为代理模型进行优化可极为高效地得到高质量的初始设计,从而显著提升了舵面结构优化设计的效率.文章设计框架融合了结构拓扑优化算法与人工神经网络技术,可以推广应用于其他高端装备的智能设计.     

基于数据驱动的无基准导波损伤诊断成像方法研究

在超声导波方法中,通常需要比较损伤前后(基准信号与当前测试信号)的数据以实现损伤诊断.然而实际情况下,基准信号往往不可靠或未知.本研究提出一种基于数据驱动的无基准损伤诊断成像(DRPDI)方法.DRPDI方法基于损伤稀疏假设,将聚类分析后的核心路径集作为训练字典库,利用字典学习算法重构信号,代替传统基准信号,从而实现无...     

基于格子Boltzmann方法的挤出胀大的数值模拟

将单相格子Boltzmann方法(lattice Boltzmann method, LBM)引入到粘弹流体的瞬态挤出胀大的数值模拟中,建立了基于双分布函数的自由面粘弹性流动格子Boltzmann模型．分析得到的流道中流动速度分布和构型张量结果与理论解十分吻合．对粘弹流体瞬态挤出胀大过程进行了模拟,并分析了运动粘度比和剪切速率对挤出胀大率的影响,得到的胀大率结果与理论分析和其它模拟结果基本一致．表明给出的LBM可以捕捉挤出胀大的瞬态效应．     

斜压流体产生涡旋的数值模拟

本文以二维定常方腔中的自然对流为例,对斜压流体产生涡旋的力学现象进行了数值研究和计算结果的显示     

基于仿真和数据驱动的先进结构材料设计

先进结构材料近年来受到材料和结构设计领域的广泛关注,这些材料一般通过多个尺度的结构设计实现各种卓越的性能.在早期的材料设计中,有的基于设计者的丰富经验,从天然拓扑结构中抽象出合理的数学力学模型;有的基于生物系统的结构和功能特点提取出仿生力学模型.然而,仅依靠经验性的巧妙设计很难得到最优的设计方案,通过反复迭代设计和试验...     

微流道内椭圆粒子黏弹性聚焦数值模拟研究

黏弹性聚焦技术借助微尺度黏弹性流体的惯性和弹性耦合效应,能够实现生物粒子在流道中心的单一位置聚焦排列,被认为是未来生物粒子计数以及检测的理想预处理单元,因而引起了广泛的关注．自然界中的生物粒子往往是非球形的,故而研究不同形状粒子在黏弹性流体中的迁移特性具有十分重要的价值．本文通过格子玻尔兹曼方法耦合浸入边界法,对椭球粒子在直流道内黏弹性流体中的聚焦行为进行了系统的数值模拟研究．结果表明,面积相同但长径比不同的椭圆粒子在黏弹性流体中有不同的旋转周期与迁移速度．长径比更大的粒子旋转周期更长,且长径比大于3.5 的粒子甚至不再有明显的旋转．长径比更大的粒子上下两侧的黏弹性力分布更加平缓,受到指向流道中心的弹性力更小,使得粒子横向迁移速度更慢从而导致了长径比不同的椭圆粒子聚焦至流道中心所需时间的差异．此外,Weissenberg 数Wi 的增加同样能够减弱粒子的旋转,使得长径比稍小的粒子也能和长径比为1.0 的圆形粒子产生明显的分离．上述数值模拟的结论,为不同长径比粒子在黏弹性流体中的聚焦与分选应用提供了重要的理论指导．     

基于数据驱动的全线控底盘纵臂式悬架系统研究

汽车在越野类极限路况下行驶,对车身高度有一定范围的调节需求,传统悬架方案与全线控底盘进行技术融合时,存在机构运动干涉、底盘升降过程中车轮外倾程度过大、车轮发生侧向位移等现象,易导致轮胎过度磨损,致使行驶失稳.将车身高度变化对轮胎侧向参数的影响转化为车轮纵向滚动,进而实现稳定的大行程车身高度调节,是解决上述问题的关键.本研究建立整车七自由度动力学模型,对悬架系统导向机构展开力学分析,集两者作为系统研究的输入信息;通过正弦波激振台对弹性元件、减振器进行相关特性参数获取,基于数据驱动开展一体化电动轮的运动学仿真测试,包括对悬架系统关键铰接位置进行力学性能分析、对电动轮整体结构进行运动学特性研究,以此定义系统关键性能指标,结合理论研究与仿真测试,确定双纵臂式主动悬架系统方案.仿真结果与实车验证综合表明,搭载本研究系统方案的全线控平台,进行大行程高度调节过程中,车轮外倾问题得到有效解决,一体化电动轮具备良好的独立运行能力,本研究对提高车辆在极限路况下的通过性具有重要意义.     

基于弹性力学第一性原理的数据驱动力学建模

提出了一种基于弹性力学第一性原理的数据驱动力学建模方法,其能够从基于弹性力学方程的数值计算结果建立简洁且能准确捕捉变形机制的力学模型。基于有限元计算得到的高精度数据和无监督数据驱动控制方程识别方法Seq-SVF,从梁的载荷和位移数据中自动识别出了Timoshenko梁形式的弯曲控制微分方程,得到了三种不同加载条件下剪切影响系数关于结构尺寸和力学参数的函数表达式。揭示了经典模型适用的加载条件,同时还给出了一种未发现的新模型。通过将基于弹性力学的第一性原理计算与数据驱动范式相结合,克服了传统建模方法的局限性和对人类经验的强依赖性,为建立简洁的力学模型提供了一种新途径。     

地下爆炸地震波的数值模拟及震源函数的研究

利用广义反射、透射系数矩阵和离散波数方法 ,计算了水平分层花岗岩介质中近场 (十几公里 )范围内三次地下爆炸的地表粒子速度垂直分量波形 ,并通过对实测波形的拟合 ,得到了地下爆炸激发的地震震源函数。