用于整合运动方程的数值方法根据其准确性和稳定性进行评估和评估。通常,准确性和稳定性取决于系统模型中最短自然时期的时间步长的比率。对于具有许多坐标的系统(n> 10 3),最短的自然周期可能比基本自然时期短得多,T N /T 1> 10 4。通常,数值模型的最高几个模式的响应在物理上是毫无意义的,应该微不足道的,但潜在地抑制了,并且可以主导数值集成中的误差。这些注释中描述的显式数值方法可以人为地添加数值阻尼以抑制较高模式响应的不稳定性。隐式数值集成方法无条件稳定。
本文使用广义流体系统仿真程序(GFSSP)(通用流网络代码)提出了一个多节点有限体积模型的冷冻和填充。在马歇尔太空飞行中心进行了通风冷却(VCNVF)测试,在那里进行了一个飞行箱中的坦克,并从供应罐中装满了液氮。在VCNVF测试中,在通风阀打开时,储罐部分冷却。部分冷却后,关闭了排气阀,储罐被填充而没有任何通风。开发了测试设置的集成数值模型。该模型包括来自供应罐的传输线,带喷嘴和实心壁的目标储罐,以及带通风阀的排放线。将储罐离散为多个流体节点和分支,以表示ullage和液氮以及多个固体淋巴结,以表示储罐壁和结构。根据池沸腾相关性计算固体到流体之间的热传递,这些相关性包括膜,过渡和成核沸腾,以及沸腾前和沸腾后的自然对流。与液体喷雾接触时,该模型还解释了油箱中蒸气的冷凝。将储罐中预测的压力,驻留质量,壁和ullage温度与测试数据进行了比较。
摘要:如果{2 a,3 a}⊆s,数值半群的差距是基本的。在这项工作中,我们将研究B(a)= {s |集合。 s是一个数值半群,A是S}的基本差距。特别是,我们将给出一种用给定属计算B(a)的所有元素的算法。B(a)的两个元素的交点再次是B(a)的一个元素。a b(a) - 不可还原的数值半群是b(a)的元素,不能表示为b(a)的两个元素的相交,包含它。在本文中,我们将研究B(a) - 可及时的数值半群。从这个意义上说,我们将提供一种算法来计算所有这些算法。最后,我们将研究(n, +)的下monoids,这些下因体形可以表示为属于B(a)的元素的相交(有限或无限)。
摘要:锂离子电池(LIB)性能可能会受到复杂电极微结构的性质的显着影响。几乎所有LIB电极中存在的碳粘合剂结构域(CBD)用于增强机械稳定性和促进电子传导,并了解CBD相微结构以及它如何影响复杂耦合的传输过程对LIB性能优化至关重要。在这项工作中,首次详细研究了CBD阶段中微孔度的影响,从而深入了解CBD微结构与电池性能之间的关系。为了研究CBD孔径分布的效果,使用随机场方法在硅中生成多相电极结构,包括实践中看到的双峰孔径分布和具有可调孔尺寸和可变传输特性的微孔CBD。大孔的分布和微孔CBD相显着影响模拟的电池性能,其中电池的特定容量随着CBD相的微孔力的增加而提高。关键字:锂离子电池(LIB),碳粘合剂域(CBD),电极微观结构,随机方法,微型质量
009-88 收集、保存和转移 (CHT) 和机动汽油 (MOGAS) 储罐、空间和管道,包括污水或受 MOGAS 污染的储罐、空间和管道;证明
1947 年至 1956 年期间的研究计划。数值分析研究所位于加州大学洛杉矶分校校园内。它是国家应用数学实验室的一个部门,该实验室组成了国家统计局的应用数学部
[1] I. George、J. Lin 和 N. Lütkenhaus,“通用量子密钥分发协议的有限密钥速率的数值计算”,《物理评论研究》,第 3 卷,第 1 期,第 013274 页,2021 年。[2] D. Bunandar、LC Govia、H. Krovi 和 D. Englund,“量子密钥分发的数值有限密钥分析”,《量子信息》,第 6 卷,第 1 期,第 104 页,2020 年。
作者:F Marturano · 2021 · 被引用 16 次 — 化学、生物、放射、核和爆炸 (CBRNe) 事件后的劳动力和人口。早期检测等因素和...
船舶面板结构屈曲的数值预测 作者:Gonghyun Jung (V) 、T.D. Huang (V) 、Pingsha Dong (V) 、Randal M. Dull (V) 、Christopher C. Conrardy (V) 和 Nancy C. Porter (V) 摘要 Q-WELD™ 是一种基于壳元素的数值模块,可用于有效预测焊接引起的变形。通过与一系列物理测试面板进行比较,验证了 Q-WELD™ 的结果。进行特征值分析以评估每个测试面板在有和没有瞬态热拉伸时的屈曲倾向。 关键词:屈曲;瞬态热拉伸;面板结构;有限元分析;焊接顺序;Q-WELD™;焊接变形缓解;焊接变形减少。 介绍 近年来,轻型结构在军用和商用船舶中的船上应用日益增多。复杂轻型结构的屈曲变形已成为造船厂实现经济高效制造的主要障碍。高强度薄钢材料可减轻顶部重量、提高任务能力、提高性能和船舶稳定性,但会大大增加结构屈曲变形的倾向。瞬态热拉伸 (TTT) 是一种特别有前途的技术,它可以通过相对简单的过程最大限度地减少热诱导屈曲变形。在不显著降低生产率的情况下,TTT 可在制造过程中同时应用于现有焊枪,但与焊枪保持一定距离。
许多地下流动应用涉及对物理定律充分了解的组成部分,以及在物理定律了解不足或不适用的其他组件中。数值建模在前者方面擅长于以前的机器学习(ML)在后者方面的插值数据,但是两种方法都无法同时解决这些组件。现有的ML方法(通常称为具有物理信息的ML或PIML)同时处理这些类型的组件是对标准ML方法的较小调整(例如,PIML可能会使用物理数据进行训练或损失功能来鼓励ML遵守ML,而无需任何准确保证方程式)。调整黑盒ML模型在根本上受到限制,因为“大数据没有解释自身” - 在模型中意味着,可解释的结构是提高可预测性,使人类理解和最大化小数据影响的必要性。我们展示了可区分的编程(DP)如何使我们能够使用可训练的ML融合值得信赖的数值建模,从而增强了用于物理模型开发,倒数分析和机器学习的工作流程。