一个边界振荡的台球模型的经典及量子特性

报道对一种边界周期振荡的台球模型的研究.作为研究的第一步,对模型的两种极端情况,即台球仅在半圆或略小于半圆的台球场内无耗散地运动的经典和量子情况分别进行了数值的分析,说明在这两种情况下台球都展示典型的保守系统特征,对于边界周期振荡的两种特征性的经典演化特征也作了报道.     

非线性准静止超长波的低频振荡及混沌特性

利用混沌动力学的分析手段，对一个包含了地形、热力强迫以及耗散作用的准静止超长波动力系统的行为进行了初步探讨．结果表明，超长波平衡态的建立与加热场的结构有关．方程的定性分析及数值计算结果均表明，当超长波表现为周期行为时，其周期约为３０～４０ｄ，与低频振荡的频率相当．另外，还给出了一个与地形、耗散以及加热等因子有关的判据Ｃｒ，当Ｃｒ较小时系统出现周期态，而当Ｃｒ较大时系统出现混沌特征．     

Twyman－Green型电光双稳系统的非稳边界、混沌区窗口及输出振荡

通过线性稳定性分析和数值模拟计算，系统地确定了一个Ｔｗｙｍａｎ－Ｇｒｅｅｎ型延时反馈电光双稳系统输出振荡的非稳和混沌边界．采用李亚普诺夫指数分析的方法，找出了混沌区内的周期窗口，并讨论了周期窗口内的一些输出振荡特性．     

阻尼Jaynes-Cummings模型下两原子与双模真空态光场相互作用系统中量子态的保真度

利用数值计算的方法,在阻尼Jaynes-Cummings(J-C)模型下,研究两原子与双模真空态光场相互作用系统中量子态的保真度,分析了原子的初始状态、跃迁频率、腔场频率、耗散阻尼系数等参量对系统中量子态保真度的影响.结果表明,无耗散阻尼时,保真度在整个区间出现规则的周期振荡,但随着耗散阻尼的增加,量子态保真度振荡的幅度越来越小,最后达到一个稳定值.     

层合圆板与弹性地基相互作用分析

用半解析元法分析了轴对称横观各向同性层合圆厚板与弹性地基的相互作用，提出了一种新的半解析位移函数。采用在水平方向解析，在竖向进行离散化的方法，使动力相互作用问题化为一维数值计算问题，大大减少了计算工作量。数值计算结果表明：考虑相互作用后，层合圆板自振周期大于不考虑相互作用时的自振周期；在结构和地基动力相互作用分析中，地基的计算厚度可取为地基深度与基础的半径之比大于10，地基的计算面积可取在地基计算面积与基础面积之比大于30。     

磁悬浮车体-单跨弹性轨道耦合控制系统的动力稳定性分析

建立了描述磁悬浮车体-单跨弹性轨道系统电、磁、力耦合动力学行为的理论模型，即：分段周期变系数常微分动力系统模型，提出了该系统的稳定性理论，利用动力分叉数值方法搜索出了给定系统下控制参数G1和G2的动力稳定区域边界；并就系统控制参数G1和G2对系统稳定性特征的影响与控制规律作了进一步研究．数值算例表明：本文给出的理论和数值方法是可靠有效的．     

自由水面式半圆体开孔海洋结构物水动力性能实验研究

提出了自由水面式半圆体开孔这一海洋结构物的新型式,并对该型式结构物进行了不同水深、不同模型浸水深度,以及不同波高和周期下系统的规则波及不规则波的模型实验研究.对结构物的透射系数Ct、反射系数Cr以及能量耗散系数Cl进行了系统总结.通过研究发现自由水面式半圆体开孔海洋结构物的消波性能随着模型相对水深以及相对板宽的增加而增强;并且该结构具有较小的波浪反射率以及较好的能量耗散效果,适合在海岸基础设施中推广建造.     

耗散粒子动力学在流动数值模拟中的应用

对耗散粒子动力学方法在流动问题中的应用进行了理论及数值研究，给出了耗散流体粒子运动的控制方程组、边界条件、数值方法及随机数据统计方法等．提出用固壁粒子层结合流体粒子反弹运动的方法来处理固壁边界有滑移流动边界条件，有效地消除了目前耗散粒子动力学及分子动力学模型在固壁附近的粒子密度波动问题．利用该方法编程计算了2类流动问题：方腔驱动流动与泊肃叶流动，计算结果与现有的理论及数值结果比较吻合，验证了所采用的数学模型、计算方法在流动数值模拟中的可行性及潜在优势．     

共振现象的相图及动力学特征

共振是一种物理现象，当强迫力的频率等于物理系统的无阻尼自然(固有)频率时，系统会产生共振．该文研究了受迫振荡的耗散系统的相图变化，解释了动力学特征——共振。     

拟周期强迫Morse振子的长范围混沌

该文定性研究了拟周期强迫Morse振子的动力学性质，该模型是描述分子在外部拟周期电磁作用下分裂的一个经典模型．通过引进著名的McGeHee变换，并应用拟周期扰动的广义Melnikov方法，证明了该系统存在Smale马蹄意义下的混沌．所得的结果为以前的数值结果提供了一个解析证实．     

准南八道湾组扇三角洲岩相特征及分流河道砂体对比的约束条件

准噶尔盆地南缘八道湾组露头主要发育9种岩相,4种典型的岩相组合,为典型的扇三角洲沉积,扇三角洲平原分流河道是主要储集砂体类型.露头剖面精细解释表明,基准面上升与下降半旋回转换面附近,单砂体孤立状分布.随着基准面不断下降,砂体呈多边-多层式叠置.剖面实测结果显示八道湾组扇三角洲平原分流河道的宽厚比为15～22.不同资料约束下的单砂体室内对比结果表明:约束条件较少时,厚层砂体的对比结果也相对准确,薄层砂体的对比准确性随室内研究人员掌握资料程度增加而提高.基准面旋回约束砂体的垂向叠置形式,宽厚比控制单砂体的侧向延伸距离.     

胜坨油田一区沙河街组二段1～3砂组高分辨率层序地层学

以高分辨率层序地层学理论和技术方法为指导,以钻井、测井资料的综合研究为基础,对济阳坳陷胜坨油田一区沙河街组二段1～3砂组进行高分辨率层序地层学分析,从中识别出超短期、短期和中期3个级别的基准面旋回层序.其中超短期和短期旋回层可划分为向上"变深"非对称型和对称型两种基本结构类型.根据旋回的结构变化特征又可细分为低可容纳空间向上"变深"非对称型、高可容纳空间向上"变深"非对称型、以上升半旋回为主的不完全对称型、近完全-完全对称型和以下降半旋回为主的不完全对称型5种亚类型.在此基础上,总结了不同结构类型的超短期和短期旋回层序的沉积序列,以及较短周期旋回在较长周期旋回中的叠加样式、变化规律和分布模式,为沙二段1～3砂组进一步的小层砂体划分、等时追踪对比、砂体几何形态和储层结构描述等精细地质研究奠定了基础.     

鄂南地区上三叠统延长组层序地层特征及其控藏因素分析

以层序地层学理论为指导,综合岩心、钻井、测井及地震资料,将鄂尔多斯盆地南部上三叠统延长组划分为4个三级层序和11个四级层序,建立研究区层序地层格架;分析了层序格架内砂体时空展布特征,认识到储集层受到层序界面的控制,基准面旋回上升半旋回的早中期以及下降半旋回的中晚期砂体为优质储集体,建立了研究区层序地层格架内砂体的发育模式;分析了层序格架内的成藏组合,明确了研究区层序格架内的油气藏特征及分布,指出研究区发育"下生上储"型曲流河三角洲油气藏、"上生下储"型辫状河三角洲油气藏和"上生下储"型或"下生上储"型深水重力流油气藏3种油气藏类型,并对其有利勘探目标进行了预测.     

珠江口盆地番禺4洼珠江组层序地层及其约束下砂体发育模式

根据钻测井资料及地震资料,对番禺4洼珠江组层序地层进行研究,明确砂体发育特征与层序地层的关系,进一步分析二级层序不同演化阶段海平面变化、物源供给、构造沉降要素对砂体发育的影响,并建立二级层序控制要素作用下砂体发育模式。结果表明研究区珠江组可划分为1个二级层序,5个三级层序,各三级层序均只发育海侵体系域和高位体系域;不同三级层序的结构特征存在差异,其中三级层序SQ1和SQ2海侵体系域和高位体系域均较为发育,而三级层序SQ3~SQ5以高位体系域为主;砂体发育特征与二级层序基准面演化及三级层序结构密切相关,二级层序基准面上升半旋回,砂岩含量整体有降低趋势,单层砂岩厚度减小;二级层序基准面下降半旋回,砂岩含量整体有增大趋势,晚期单层砂岩厚度明显增大;三级层序SQ3~SQ5砂体主要发育在高位域;全球三级海平面升降旋回控制研究区三级层序的发育及结构类型,进一步控制不同结构三级层序的砂体发育规律;物源与二级相对海平面共同控制二级层序内砂体的垂向叠置样式和平面演化。     

混合时滞二重边复杂网络自适应同步控制

首先给出了一类更加符合现实情况的混合时滞二重边复杂网络模型, 该模型不仅含有两个不同性质的子网络, 而且同时含有两种时滞--节点时滞和耦合时滞.基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法, 在一些保守性较小的假设和对网络参数要求很弱的情况下, 利用合适的不等式放缩, 为网络设计了渐近同步自适应控制器和指数同步自适应控制器, 得到的结果较已有结论保守性有所减小.最后进行实例数值仿真, 说明了方法的有效性.     

高强混凝土深梁承载能力的实验研究

为了检验CIRIA、ACI和弹性珩架三种计算模型的准确性，采用16处高强混凝土深梁样本，分别对应于不同的剪跨－厚度比率和混凝土强度，进行了承载能力实验，并将实验结果与三种计算模型的理论值进行比较。结果表明，弹性珩架模型获得较理想的效果，而CIRIA和ACI模型则偏于保守。     

Influence of mesoscale topography on vortex intensity

The effect of mesoscale topography on multi-vortex self-organization is investigated numerically in this paper using a barotropic primitive equation model with topographic term. In the initial field there are one DeMaria major vortex with the maximum wind radius rm of 80 km at the center of the computational domain, and four meso-b vortices in the vicinity of rm to the east of the major vortex center. When there is no topography present, the initial vortices self-organize into a quasi-final state ?ow pattern, i.e. a quasi-axisymmetric vortex whose intensity is close to that of the initial major vortex. However, when a mesoscale topography is incorporated, the spatial scale of the quasi-final state vortex reduces, and the relative vorticity at the center of the vortex and the local maximum wind speed remarkably increase. The possible mechanism for the enhancement of the quasi-?nal state vortex might be that the negative relative vorticity lump, generated above the mesoscale topography because of the constraint of absolute vorticity conservation, squeezes the center of positive vorticity towards the mountain slope area, and thus reduces the spatial range of the major vortex. Meanwhile, because the total kinetic energy is basically conservative, the squeezing directly leads to the concentration of the energy in a smaller area, i.e. the strengthening of the vortex.     

Influence of mesoscale topography on vortex intensity

The effect of mesoscale topography on multi-vortex self-organization is investigated numerically in this paper using a barotropic primitive equation model with topographic term. In the initial field there are one DeMaria major vortex with the maximum wind radius rm of 80 km at the center of the computational domain, and four meso-β vortices in the vicinity of rm to the east of the major vortex center.When there is no topography present, the initial vortices self-organize into a quasi-final state flow pattern, I.e. A quasi-axisymmetric vortex whose intensity is close to that of the initial major vortex. However, when a mesoscale topography is incorporated, the spatial scale of the quasi-final state vortex reduces, and the relative vorticity at the center of the vortex and the local maximum wind speed remarkably increase. The possible mechanism for the enhancement of the quasi-final state vortex might be that the negative relative vorticity lump,generated above the mesoscale topography because of the constraint of absolute vorticity conservation, squeezes the center of positive vorticity towards the mountain slope area, and thus reduces the spatial range of the major vortex. Meanwhile, because the total kinetic energy is basically conservative, the squeezing directly leads to the concentration of the energy in a smaller area, I.e. The strengthening of the vortex.     

Selection of Dispersivity in Groundwater Risk Assessment

The Domenico model is used in combination with ASTM E 1739 in a Tier 2 risk assessment of chlorinated organic solvents contaminated groundwater sites to predict potential contaminant concentration in groundwater down-gradient from the point of exposure (POE). A knowledge of the dispersivity parameters is necessary for carrying out this calculation. A constant longitudinal dispersivity of 10 m is often used in analytical and numerical calculation. However, because of the scale effect of dispersion, two other main approaches are currently often used. From the viewpoint of conservative principle in risk assessment, it is necessary to determine which dispersivity data will give a higher predicted concentration, corresponding to a more conservative risk calculation. Generally, it is considered that a smaller dispersivity leads to a higher predicted concentration. This assumption is correct when dispersion is the only natural attenuation factor.However, degradation of commonly encountered chlorinated organic solvents in environment under natural condition has been widely reported. Calculations given in this paper of several representative cases show that a general consideration of the influence of dispersivity on concentration prediction is not always correct when a degradation term is included in the calculation. To give a conservative risk calculation, the scale effect of dispersion is considered. Calculations also show that the dispersivity parameters need to be determined by considering the POE distance from the source, the groundwater velocity, and the degradation rate of the contaminant.