纳米Cu3N薄膜的制备与性能

采用柱状靶多弧直流磁控溅射法，100℃基底温度下在玻璃衬底上制备了纳米氮化铜(Cu3₃N)薄膜.用x射线衍射研究了不同氮气分压对Cu3₃N薄膜晶体结构 及晶粒尺寸的影响.结果显 示薄膜由Cu3₃N和Cu的纳米微晶复合而成，其中Cu3₃N纳米微晶具有 立方反ReO3₃结构.通 过原子力显微镜对薄膜表征显示，膜表面比较光滑，具有较低的粗糙度.x射线光电子能谱对 薄膜表面的成分分析表明，Cu3 _{关键词： 氮化铜薄膜 多弧直流磁控溅射 3}结构')" href="#">立方反ReO3₃结构     

小波分析在圆柱壳结构损伤检测中的应用研究

为了检测出圆柱壳中的裂纹引起的损伤,利用sym4小波,对含裂纹圆柱壳的应变能曲线进行连续小波变换和多分辨分析,从小波系数出现局部模极大值来识别损伤的存在以及裂缝位置。通过分析和计算获得满意结果,表明此方法在圆柱壳结构损伤诊断中具有较高的应用价值。     

非定常流动模拟的时间离散方法

对于不同非定常流动问题, 采用合适的时间离散方法,可有效提高数值精度和计算效率. 本文在总结传统时间离散方法的基础上,对近些年发展的非线性频域法、谐波平衡法、经典时间谱方法、时间谱元法、时间有限差分法等进行了系统地总结.根据离散形式的不同,将上述方法分为时域推进法、频域谐波法、时域配点法和混合方法4大类.首先简要介绍了各类方法的数学思想以及研究进展,并重点比较了(准)周期性非定常流动计算中各方法的精度、效率以及适用范围.然后, 对各种时间离散格式的特点进行总结,并就不同的非定常流动问题如何选择合适的时间离散方法给予了建议.最后, 对这些新型时间离散格式在工程中的应用进行了简要介绍,并对其发展方向进行展望.      

基于POD和代理模型的静气动弹性分析方法

静气动弹性问题考虑弹性结构与定常气动力间的相互耦合作用,对飞行器的性能和安全具有显著的影响.在现代飞行器设计阶段,计算流体力学(CFD)/计算结构力学(CSD)直接耦合方法是精确考察静气动弹性影响的重要手段.然而,基于CFD技术的气动力仿真手段在耦合过程中计算量大且耗时长,难以满足设计阶段的需求.因此,为了兼顾计算精度与效率,文章采用本征正交分解(POD)和Kriging代理模型相结合的模型降阶方法,替代CFD求解过程并耦合有限元分析(FEA)方法,建立了高效、准确的静气动弹性分析框架.相较于传统的以模态法为主的静气动弹性分析方法,该方法能够解决更为复杂的静气动弹性问题以及提供静气动弹性变形过程中的气动分布载荷.针对典型三维跨声速HIRENASD机翼模型开展的马赫数、迎角变化的算例验证表明:由建立的静气动弹性分析方法与CFD/CSD直接耦合方法计算得到机翼翼梢处的静变形量间的相对误差在5%以内;同时该方法预测静平衡位置处的气动分布载荷的误差在5%以内,静气动弹性分析的计算效率至少提升了6倍.     

面向流体力学的多范式融合研究展望

实验观测、理论研究以及数值模拟是包括流体力学在内很多学科的基本研究范式.21世纪以来,大数据驱动下的人工智能成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,也被称为数据密集型科学研究范式,即第四范式.同样,数据驱动的机器学习方法也成为流体力学的新兴方向,并助推智能流体力学方向的发展.然而,与面向社会依赖“互联网+大数据”的数据密集型范式相比,流体力学智能化研究有其特有的背景.例如有限工程样本中产生的海量流动数据,与流动状态、几何边界条件的高维度以及复杂流动固有的高维、跨尺度、随机、非线性特征相比,数据驱动的流体力学研究面临着大数据小样本问题.经典流体力学虽然有三大研究范式,但融合度很低,工程设计师通常只能对不同来源的数据进行拼凑使用或简单修正.多源数据融合一定程度上可缓解单一样本量来源少、建模难,以及低精度样本利用不充分等困境,但仍未能实现基本范式中的理论模型或者专家知识和经验的充分利用.因此,在人工智能技术支撑的第四范式架构下,有机融合实验、理论模型以及数值模拟三大手段,发展“数据+知识”双驱动的流体力学多范式融合方法,成为解决重大实际工程研制问题的迫切需求,也是新时代流体力学学科内涵...     

GC–MS法快速测定食品接触材料油墨中16种多环芳烃

以正己烷超声提取,弗罗里硅土固相萃取柱净化,以正己烷–二氯甲烷溶液(体积比1∶1)洗脱,用GC–MS联用仪SIM模式外标法定量测定食品接触材料油墨中16种多环芳烃。在优化条件下,16种多环芳烃的浓度在0.1～4.0μg/mL范围内与色谱峰面积呈良好的线性关系,线性相关系数大于0.995,检出限为0.12～3.24 ng/L。加标回收率为77.24%～104.76%,测定结果的相对标准偏差为1.05%～1.69%(n=6)。该方法适用于食品接触材料油墨中PAHs的日常检测。     

翼型跨声速气动特性的不确定性及全局灵敏度分析

针对马赫数和仰角的随机不确定性会导致气动性能波动的现象, 采用非嵌入式的混沌多项式方法对绕NACA0012 翼型跨声速随机气动特性进行不确定性及全局灵敏度分析. 具体分析了飞行状态的不确定性对气动载荷分布、流场及气动力系数的影响并通过全局灵敏度分析找出重要因素. 不确定性分析结果表明翼型上表面的激波以及激波后分离泡是造成气动性能剧烈波动的主要原因. 灵敏度分析结果表明在跨声速区域马赫数对激波处气动性能影响最大, 此外, 虽然马赫数和仰角相互耦合作用对气动力系数贡献比较小, 但对于激波位置处的流场, 这种互耦合作用不可忽略.      

一种基于增量径向基函数插值的流场重构方法

由于流场参数重构中, 用于重构的基网格单元的物理参数波动量相对于均值较小, 径向基函数（RBF） 直接插值方法重构会产生较大的数值振荡, 论文提出了一种增量RBF 插值方法, 并用于有限体积的流场重构步, 明显改善了插值格式的收敛性和稳定性. 算例首先通过简单的一维模型说明该方法的有效性, 当目标函数波动量相对于均值为小量时, 增量RBF 插值能够抑制数值振荡; 进一步通过二维亚音速、跨音速定常无黏算例、静止圆柱绕流非定常算例以及超音速前台阶算例来说明该方法在典型流场数值求解中的通用性和有效性. 研究表明增量RBF 重构方法可陡峭地捕捉激波间断, 可有效改善流场求解的收敛性和稳定性, 数值耗散小, 计算效率高.      

跨音速极限环型颤振的高效数值分析方法

事先建立一个低阶的非线性、非定常气动力模型是开展非线性流场中气动弹性问题研究的一个捷径. 基于CFD方法, 通过计算结构在流场中自激振动的响应来获得系统的训练数据. 采用带输出反馈的循环RBF神经网络, 建立时域非线性气动力降阶模型.耦合结构运动方程和非线性气动力降阶模型, 采用杂交的线性多步方法计算结构在不同速度(动压)下的响应历程, 从而获得模型极限环随速度(动压)变化的特性. 两个典型的跨音速极限环型颤振算例表明, 基于气动力降阶模型方法的计算结果与直接CFD仿真结果吻合很好, 与后者相比其将计算效率提高了1~2个数量级.      

双参数曲面的泡泡网格化方法

为将双参数曲面离散成高质量的网格,首先在参数域内利用各向异性的非均匀泡泡布点方法优化布点,然后用各向异性Delaunay三角化方法将参数域网格化,最后用映射法得到双参数曲面的离散网格.参数域中的节点由二阶黎曼度量矩阵控制,该度量矩阵由三维曲面的网格度量矩阵和曲面参数方程的梯度计算得到.数值算例表明,泡泡布点法在参数域上能生成满足度量矩阵要求的节点集,将节点连接成网格并投影回曲面,所得曲面网格具有很高的质量.