轴向磁场作用下平均Taylor涡对湍流脉动的影响

采用基于高精度电流守恒格式的直接数值模拟方法，对轴向磁场作用下导电流体的湍流Taylor-Couette流动进行计算.在等电势边界条件的同心圆筒中，磁场与感生电流引起的反向周向速度分布、以及其对平均流动的影响被揭示出来.采用两种不同的湍流流场平均方法，将湍流中的全部脉动划分为平均流动(Taylor涡)的贡献和湍流的贡献.通过计算不同磁场强度下的湍动能的分布，对比分析轴向磁场对平均Taylor涡流和湍流两种贡献方式的影响.     

对数非线性薛定谔方程基态解的数值解法

针对对数非线性薛定谔方程，本文构造了一种求基态解的数值解法.该方法首先对原始能量泛函进行正则化处理,然后使用归一化梯度流方法来求正则化后的基态解.在求解的每个时间步我们采用向后欧拉傅里叶谱方法的隐式数值格式,并通过不动点迭代求解. 我们分析了正则化方法的能量误差,并通过数值模拟验证了本文方法的可靠性.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

基于垂直管道内重油-水两相流动型态的持水率和压降预测模型

针对重油井筒举升流动规律认识不清的问题，本文采用高黏（584.24 cp，1.889 g/cm3）重油作为研究对象，研究重油-水在上升管中的流动特性，得到了五种重油-水两相流动型态。结果表明与轻油-水流动不同，重油-水流动过程中未发生相转化，该现象与表面能方程的预测结果相似。通过持水率测量得到重油-水两相的滑移效应随油水混合流速降低或持水率增加而变得更加明显，基于漂移流模型和动量守恒方程推导得到五种流态下重油-水两相流的持水率预测模型，相对误差率在20%以内。总压降梯度在低持水率时以重力压力梯度为主，高混合流速和高持水率时以摩擦压力梯度为主。采用基于Bannwart模型建立的重油-水中心环状流压降预测模型，误差率在30%以内，为进一步提高重油井筒举升流动参数的预测精度提供了理论基础。     

凯勒流形上Yang-Mills-Higgs流的曲率估计（英文）

主要研究紧致凯勒流形上Yang-Mills-Higgs流的曲率估计。在Higgs丛不是半稳定并且HarderNarasimhan-Seshadri滤过没有奇点长度为1的假设条件下，证明了与之相应的Hermitian度量对应的曲率是一致有界的。     

非均匀介质下的可调光流控器件及其生化应用

 探讨了非均匀介质下不同光流控器件及其生化应用。在微流控芯片上，主要从2个方面开发和实现各类具有光波导、透镜、细胞计数、化学检测等功能的新器件。首先，在液液非均匀介质下，通过调节沟道内液体流速，控制液体间的对流扩散来实现液体在微腔内的渐变折射率分布和阶跃分布，从而得到其特殊的光学特性，例如光束分离、弯曲、自聚焦等。其次，在固体非均匀介质下，利用特殊的微流结构与液体相结合，实现更加灵敏可调的新型探测手段。这些新型技术手段分别在生物传感、能源生产、细胞探测及海水检测等诸多应用中可发挥关键性作用。     

地震和灾后重建过程城市物质流分析——以四川省广元市为例

利用自下而上的物质流分析方法，从建筑、基础设施、交通工具、耐用品、设备5个部门核算广元市2005—2015年钢铁、水泥的存量及流量，评估城市的建设和发展状态．结果显示:2008年广元市钢铁、水泥的存量由于地震因素明显下降，灾后重建主体阶段（2008—2011年）快速上升，2015年人均存量分别达到3.2×103、7.8×103 kg·人?1；2008年后物质使用效率逐渐下降，约为全国平均水平的50%．基于物质存量的核算结果，采用指数分解法分析驱动因素．结果表明经济增长因素是广元市物质存量增长的主要驱动因素，材料的使用效率则对存量的增加产生抑制作用．研究结果可为城市的灾后重建或城镇化发展提供科学依据及政策建议．      

基于Logistic回归和神经网络比较的咽喉反流疾病的精准预测

数据来自吉林大学第二医院193位病人的反流症状指数评分量表(RSI)数据,应用Logistic回归模型与神经网络模型对咽喉反流疾病进行预测.首先对数据进行预处理和相关性检验,再将数据按7:3拆分成训练集和验证集,最后通过Logistic回归模型和神经网络模型两种方法对咽喉反流疾病进行预测.结果表明,Logistic回归模型的预测准确率为99.39%,神经网络早停止法训练出的模型预测准确率最高为98.61%.因此,Logistic回归模型对咽喉反流性疾病的预测更加准确,为咽喉反流疾病的高效识别奠定了基础.     

基于平行黏结模型的类岩石材料宏细观参数影响

为了研究材料宏观力学特性与细观参数的关系并进行细观参数标定,将平行黏结模型作为颗粒的接触模型,对颗粒流程序中的细观参数进行正交试验设计,结合室内试验确定类岩石材料的细观参数。结果表明:类岩石材料宏观弹性模量主要由颗粒模量、平行黏结模量以及半径乘子影响;法向黏结强度与切向黏结强度共同影响抗压强度,且不同黏结强度比对裂纹的分布有影响;泊松比主要由颗粒刚度控制,且颗粒刚度越大,剪切裂纹占比越大。物理试验与数值模拟的峰值应力接近,应力-应变曲线基本吻合,裂纹扩展形态一致,表明细观参数结果可靠,为其他岩石材料颗粒流模拟提供借鉴。     

旋流条件下的气液环空流流动规律研究

针对涡流工具排液效果的问题，开展了旋流条件下气液两相流动模型的研究。考虑到旋流中角速度的存在，研究中采用气液流动在径向和周向上的动量和角动量平衡的方法，建立了气液流动控制方程，计算了液膜厚度，气液相旋流强度等参数以及压降梯度，并进行涡流工具实验验证模型。涡流工具降低压降损失的机理结果表明，安装涡流工具后流动压降可以降低5%~20%。根据实验及模型，在低速（气相速度小于13 m/s）时，小旋流角和高旋流强度更利于降低压降，而高速（气相速度大于16 m/s）时，高旋流强度会增加额外摩擦阻力。旋流强度的衰减速度会随着液相速度增大而减小，而随气相速度增大而增大。该研究结果可对涡流工具进行优化设计，以达到最佳排液效果。