爆轰产物JWL状态方程应用研究

 通过对凝聚态炸药爆轰产物JWL状态方程的研究,提出了一种确定JWL状态方程参数的γ拟合法,即利用γ律状态方程来拟合JWL状态方程参数。这种新方法不需进行圆筒试验,与现有方法比较,具有经济、安全、方便、准确的特点。利用这种方法拟合确定了4种常用炸药TNT、C-4、PETN、HMX的JWL状态方程参数,通过与圆筒试验法得出的JWL状态方程p-V曲线进行对比,证明γ拟合法具有较高的精度,完全可以满足计算爆炸力学的应用。     

PETN炸药爆轰产物状态方程的理论研究

 采用van der Waals等效单组分流体模型和Ross硬球微扰理论软球修正模型,计算爆轰气相产物的状态方程;用石墨相、金刚石相、类石墨液相和类金刚石液相4种相态描述凝聚成分,由Gibbs自由能最小原理确定不同状态下的凝聚产物相态。对爆轰产物混合系统采用自由能最小原理,通过化学平衡方程组求解炸药爆轰产物系统的平衡组分。使用该理论计算PETN炸药Chapman-Jouguet（CJ）点的爆轰参数,其值与实验值符合得很好;同时计算了以CJ点为起始点的等熵卸载线,并与传统的Jones-Wilkins-Lee（JWL）状态方程的计算结果进行比较,发现计算的γ值是单调递减的,而JWL状态方程计算的γ值却出现了“双峰”现象。分析认为,传统的JWL状态方程给出的“双峰”变化,是由其函数形式自身决定的,并不对应实际物理过程。     

炸药爆轰产物Jones-Wilkins-Lee状态方程不确定参数

Jones-Wilkins-Lee (JWL)状态方程是一种不显含化学反应、由实验方法确定参数的半经验状态方程, 能比较精确地描述爆轰产物的膨胀驱动做功过程. 在JWL状态方程中有多个未知(不确定)参数需要确定. 传统的确定JWL状态方程参数的方法是“调参数”, 人为因素影响较大, 无法给出参数的不确定性信息. 本文利用贝叶斯分析方法研究了炸药的不确定参数, 该方法能够基于以往的认识、实验和模拟数据标定(calibration)不确定参数. 在本文结果中, 不确定参数的后验分布均值与文献结果相符合, 基于参数标定结果的数值模拟90%置信区间完全包含实验数据. 数值标定结果说明贝叶斯参数标定适用于确定样品炸药的JWL状态方程参数. 特别是, 在本文JWL状态方程参数标定过程中极大地减少了人为因素的影响.     

Monte Carlo方法在单粒子翻转数值模拟中的应用

描述了在单粒子翻转数值模拟中的一种有效方法-Monte Carlo方法,并对该方法中的粒子输运过程和相关的随机抽样进行了描述.对14MeV的中子从存储器硅片表面随机入射引起的单粒子翻转进行了计算和分析,同时计算了Monte Carlo方法引起的误差.     

薄膜生长的理论模型与Monte Carlo模拟

用Monte Carlo方法模拟了薄膜的二维生长.引入Morse作用势描述粒子间的相互作用情况,研究了相互作用范围α对薄膜生长初期形貌的影响.薄膜的生长经历了由临界核的形成、团的长大、形成迷津结构到连续成膜4个阶段.模拟结果表明,随着沉积粒子数的增加,成团粒子所占百分比下降.这与实际情况相符. 关键词： 薄膜生长 Monte Carlo方法 Morse势     

双轴向列相液晶的Monte Carlo模拟

利用Monte Carlo方法模拟棒状液晶分子随温度变化的相变行为,采用热力学统计方法得到能量与温度的关系,得出比热随温度的变化规律,通过图像的峰值确定相变点;重点模拟计算序参数矩阵元与温度的关系,得到不同分子结构参数下液晶系统的温度相图,模拟结果显示,当两个短棒长度相等时,不存在双轴相.     

Monte Carlo方法模拟非直视紫外光散射覆盖范围

针对大气中紫外光散射通信的特点, 用Monte Carlo方法对紫外光非直视(NLOS) 通信三种工作方式的覆盖范围进行分析, 建立了基于Monte Carlo方法的NLOS紫外光传输模型.利用Monte Carlo模拟方法对三种NLOS散射方式的单次和多次散射路径损耗及覆盖范围进行模拟研究, 结果表明, 多次散射和单次散射的路径损耗基本一致, NLOS(a) 类全向发送全向接收通信方式覆盖范围最小但全方位性好, NLOS(b) 类定向发送全向接收通信方式的覆盖范围较大但有一定方向性, NLOS(c) 类定向发送定向接收通信方式的覆盖范围最大但有很强的方向性.     

Monte Carlo方法模拟光在生物组织中传播的新进展

Monte Carlo方法已被广泛用于模拟复杂的随机介质如生物组织中光的辐射传输.在生物光子应用中,早期的Monte Carlo模拟模型忽略了光在组织中传输的波动性,而用中性粒子光子包来模拟其传播过程.然而,许多光学诊断技术是基于光在组织中的偏振效应和多重散射的相干性来揭示组织的生理和病理信息,这就要涉及光辐射的波动性.本文阐述了用Monte Carlo方法模拟光在生物组织中传播的最新进展.     

基于Monte Carlo方法模拟薄膜生长

本文运用Monte Carlo方法,通过计算机模拟研究了真空镀膜过程中沉积速率、自由粒子迁移率、粒子沿分形迁移等对薄膜生长过程的影响。     

HMX炸药爆轰产物物态方程研究

采用自主研制的考虑产物组分间化学反应的类CHEQ程序研究HMX炸药爆轰产物物态方程,给出初始密度为1.90 g·cm^-3的HMX炸药CJ点的爆速和爆压,计算值与实验值符合较好;计算CJ点的爆轰产物组成,并与BKW和LJD的计算结果进行比较分析;同时给出过CJ点的等熵膨胀线上压强、 γ和产物组分随比体积的变化规律,加深对爆轰产物作功能力的认识.     

爆轰产物物态方程（Ⅰ）——爆热、爆轰产物的等熵方程和物态方程

 讨论了爆热、爆轰产物的等熵方程和物态方程，试澄清这方面的一些疑点。     

氢状态方程的路径积分蒙特卡罗研究

采用直接路径积分蒙特卡罗（DPIMC）方法计算氢在温稠密区的状态方程参数.在大部分区域压强与RPIMC的偏差在10%以内,温度较低时,有部分偏差超过20%.指出了RPIMC两个压强数据点的错误.在离解和电离区,DPIMC压强位于TF和TFC模型之间,在离解区与RPIMC的偏差达到15%,在电离区两者一致.在低密度区,DPIMC的内能与RPIMC的内能接近,小于QMD和IG模型,在高密度区,DPIMC的压强位于TFC和IG模型之间,内能则略小于IG模型.     

Transition Matrix Monte Carlo Method

We present a formalism of the transition matrix Monte Carlo method. A stochastic matrix in the space of energy can be estimated from Monte Carlo simulation. This matrix is used to compute the density of states, as well as to construct multi-canonical and equal-hit algorithms. We discuss the performance of the methods. The results are compared with single histogram method, multi-canonical method, and other methods. In many aspects, the present method is an improvement over the previous methods.     

The Convergence of Markov Chain Monte Carlo Methods: From the Metropolis Method to Hamiltonian Monte Carlo

From its inception in the 1950s to the modern frontiers of applied statistics, Markov chain Monte Carlo has been one of the most ubiquitous and successful methods in statistical computing. The development of the method in that time has been fueled by not only increasingly difficult problems but also novel techniques adopted from physics. Here, the history of Markov chain Monte Carlo is reviewed from its inception with the Metropolis method to the contemporary state‐of‐the‐art in Hamiltonian Monte Carlo, focusing on the evolving interplay between the statistical and physical perspectives of the method.     

Monte Carlo Simulation of Stochastic Differential Equation to Study Information Geometry

Information Geometry is a useful tool to study and compare the solutions of a Stochastic Differential Equations (SDEs) for non-equilibrium systems. As an alternative method to solving the Fokker–Planck equation, we propose a new method to calculate time-dependent probability density functions (PDFs) and to study Information Geometry using Monte Carlo (MC) simulation of SDEs. Specifically, we develop a new MC SDE method to overcome the challenges in calculating a time-dependent PDF and information geometric diagnostics and to speed up simulations by utilizing GPU computing. Using MC SDE simulations, we reproduce Information Geometric scaling relations found from the Fokker–Planck method for the case of a stochastic process with linear and cubic damping terms. We showcase the advantage of MC SDE simulation over FPE solvers by calculating unequal time joint PDFs. For the linear process with a linear damping force, joint PDF is found to be a Gaussian. In contrast, for the cubic process with a cubic damping force, joint PDF exhibits a bimodal structure, even in a stationary state. This suggests a finite memory time induced by a nonlinear force. Furthermore, several power-law scalings in the characteristics of bimodal PDFs are identified and investigated.     

Error Estimation in the Histogram Monte Carlo Method

We examine the sources of error in the histogram reweighting method for Monte Carlo data analysis. We demonstrate that, in addition to the standard statistical error which has been studied elsewhere, there are two other sources of error, one arising through correlations in the reweighted samples, and one arising from the finite range of energies sampled by a simulation of finite length. We demonstrate that while the former correction is usually negligible by comparison with statistical fluctuations, the latter may not be, and give criteria for judging the range of validity of histogram extrapolations based on the size of this latter correction.     

蒙特卡洛法计算空间辐射制冷器耦合因子的研究

为了研究蒙特卡洛法计算空间辐射制冷器耦合因子 ,文中通过计算平面 W型空间辐射制冷器二级冷块耦合因子 ,介绍了计算流程 ,并以积分分布概率为基础研究了相关核心算法。计算结果表明 ,采用以积分分布概率为基础的核心算法 ,蒙特卡洛法替代传统耦合因子计算方法 ,具有计算结果精度高的优点 ,达到了实用要求