应用物理的相关研究进展论文

物理是研究物质质量结构、物质相互作用和运动规律的自然科学，我整理了，欢迎阅读!

基于计算流体力学的风机数值模拟

随着国民经济的的不断进步和发展，风机的产生在国民经济的生产发展中起到很大的促进作用，以下是我蒐集整理的一篇探究计算流体力学的风机数值模拟的论文范文，供大家阅读参考。

摘要：风机是在国民经济发展的各个部门都被广泛使用的机器，通常在冶金、石油、化工、纺织、电力、轻工等工矿业较为广泛，在这些部门生产发展中起到很大的帮助作用，随着计算机软硬体的发展水平的提高，应用计算流体力学软体可以对风机进行数值模拟和分析，为深入了解和分析风机数值带来巨大便利，利用数值方法通过计算机求解描述流体运动的控制方程，揭示流体运动的物理规律，进而得出风机的工作原理，本文同过对计算流体力学进行分析，解析出风机的数值模拟，不断完善发展风机技术。

关键词：计算流体力学;风机;数值模拟;发展前景

引言

随着国民经济的的不断进步和发展，风机的产生在国民经济的生产发展中起到很大的促进作用，风机将随着时代的发展，不断更新技术研究，从而能够更好的适应经济发展的需要，传统的风机设计，人们仅靠试验取得资料和经验公式，试验发现问题，改进设计。但由于试验研究方法受到各种条件的限制，很多模拟引数的测量受到很多不良因素的影响，给测量结果带来很大的困难，很容易降低风机数值的实用性，对风机数值测量的误差加大。而现阶段，由于科学技术的不断发展，利用商业CFD软体对风机的全三维流场进行模拟已越来越普遍，也就是利用计算流体力学对风机进行数值模拟的研究，给数值模拟工作带来了很大的便利，通过对计算结果进行了分析，模拟结果有助于理解风机内部的流动规律。

1 计算流体力学的概念分析

计算流体力学putational Fluid Dynamics，简称CFD起源于20世纪60年代，当时的学科兴起跟计算机的技术发展有很大关系，随着人们对其不断的发展和研究，计算流体力学已经被广泛的应用，各种商品化的CFD通用性软体开始应用这类力学研究，同时更是对很多工业领域的生产发展起到很大的作用，计算流体力学以计算机为基础，利用数值的方法进行对流体力学各类问题的研究和模拟，主要在离散格式、湍流模型与网格生成等方面进行相对的数值试验、计算机模拟和分析研究，利用计算流体力学研发出得CFD技术，不仅极大的克服了传统流体力学中不完善的问题，而且还在应用领域得以全面的扩大，很多核能、化工、建筑等领域都有其力学的涉略。风机在以上领域也有其所用之处，为此，计算流体力学对风机的设计和研究也有很大的作用。

2 风机的数值模拟分析

众所周知，风机的国民经济发展的重要工具，其在对生产过程中发出的大量溼、热、工业粉尘、甚至有害气体和蒸汽都有着有效的防护和净化处理的作用，同时还能回收再利用，有效的对资源进行合理的分配整合，其中风机在纺织业的作用较为突出，络筒机的离心风机提供了吸纱的作用，不仅可以免去资源浪费，还能减少纺纱机的能源消耗，有效的提高纺纱质量，具有更多的促进作用。在工业发展中，风机从节能、降低噪声污染的角度来说，尤其更大的促进作用，因此在风机的设计原理上，更多的要注重高效率，但就目前市面上的风机产品，可谓参差不齐，很多规格和品种配套性极差，为此在工业应用上也受到了很大的影响，需要对已有的风机进行改造，数字模拟其实是以电子计算机为工具，把数学模型蕴藏的定量关系展示出来，利用计算流体力学对风机的复杂流动问题的模拟计算，通过数值离散求解流体运动方程，揭示风机流体机理和流动规律，从而研制出新的风机设计，使整个产品从开发到运用都能够达到更为经济和省时的作用。

3 基于计算流体力学的风机数值模拟的应用

利用计算流体力学来研究风机的数值模拟，这种方法对风机的设计提供更为依据原理，对风机的不断完善起到促进作用，其应用范围很广，例如：通过对地铁专用轴流风机的设计来说，这类风机主要应用在地铁车站和隧道区间内，因其受都流量大、压头高和功率大等特点的制约，试验成为了地铁轴流风机的设计检验的一般途径，但是却在人力物力上有极大的消耗，造成设计成本的浪费。为了克服这一弊端，采用计算流体力学的原理，对地铁轴流风机采用进行数值模拟，主要是对地铁轴流风机在不同转速和安装角度进行模拟，通过得出的最后结果进行指导设计方案，并将模拟结果与厂家的试验资料作了对比，酌情查处风机是否有需要改动之处，从而提高风机的设计效率，具有明显的应用价值和经济效益。

4结论

以上对计算流体力学的风机数值模拟的分析和研究，计算流体力学不仅是对风机的设计有很大的促进作用，更大的提高风机的设计效率，随着科学技术的进步，其作用会越来越大，充分了的利用计算机和数值数学的结合，对流体力学的各类问题进行数值试验、计算机模拟和分析研究，以解决实际问题。从而有助于人们对风机的构造设计进行深入了解和不断完善，依靠合理的计算来优化风机的设计技术，计算流体力学不仅是科学技术革新的依据，更是极大满足了国民经济发展的需要，计算流体力学进行对风机数值模拟的技术研究，更是对设计高效率的风机具有重大意义。

参考文献

[1]黄其柏.离心风机旋转频率噪声的理论与声辐射特性研究[D].西部大开发 科教先行与可持续发展——中国科协年学术年会文集，2009.

[2]姚巨集，王大枚，雷丛林.浅圆仓五种机械通风方式比较试验[D].中国粮油学会第二届学术年会论文选集综合卷，2010.

[3]刘长生，刘玉山，李尚.高大平房仓机械通风对比试验报告[D].全面建设小康社会：中国科技工作者的历史责任——中国科协学术年会论文集上，2010.

点选下页还有更多>>>

物理学的发展，促进了科学技术的进步。现代物理学更成为高新技术的基础。 1、在牛顿力学和万有引力定律的基础上发展起来的空间物理，能把宇宙飞船送上太空，使人类实现了飞天的梦想。也使中国人“九天揽月”成为可能。（2007年我们国家要登月，那时就是神州7号）。杨得伟是神州6号。 （学完万有引力定律可窥一斑） 2、带电粒子在电场磁场中的偏转的规律在科学技术中的应用。电视机显像管等。（学完带电粒子在电场磁场中的偏转会了解了。） 刀。如核磁共振，超声波，X光机等。3、核物理的研究使放射线的应用成为可能。医疗上的放疗。在医疗上还有很多，如用于治疗脑瘤的 4、20世纪初相对论和量子力学的建立，诞生了近代物理，开创了微电子技术的时代。半导体芯片。电子计算机。没有量子力学也就没有现代科技 。 5、20世纪60年代，激光器诞生。激光物理的进展使激光在制造业、医疗技术和国防工业中的得到了广泛的应用。大家熟悉的微机光盘就是用激光读的。光导纤维等。 6、20世纪80年代高温超导体的研究取得了重大突破，为超导体的实际应用开辟了道路。磁悬浮列车等。80年代，我国高温超导的研究走在世界的前列。 7、20世纪90年代发展起来的纳米技术，使人们可以按照自己的需要设计并重新排列原子或者原子团，使其具有人们希望的特性。纳米材料的应用现是一个新兴的又应用很广泛的前沿技术。秦始皇兵马俑的色彩防脱。 8、生命科学的发展也离不开物理学。脱氧核糖核酸（DNA）是存在于细胞核中的一种重要物质，它是储存和传递生命信息的物质基础。1953年生物学家沃森和物理学家克里克利用X射线衍射的方法在卡文迪许（著名实验物理学家）的实验室成功地测定了DNA的双螺旋结构。 可以说物理学的发展，促进了各个领域科学技术的进步。使人类的生产和生活发生了翻天覆地的变化。 物理学的发展引发了一次又一次的产业革命，推动着社会和人类文明的发展。可以说社会的每一次大的进步都与物理学的发展紧密相连。 18世纪中叶，在热学发展的基础上发明并改进了蒸汽机。蒸汽机的广泛使用，促成了手工业向机械化的大生产的转变，并使陆上和海上的大规模的长途运输成为可能。大大推动了社会的发展。古人云：一日千里。火车、飞机的使用使每一个地球人实现了“一日千里”甚至日行万里的梦想。蒸汽机的使用是第一次产业革命。 1840年，法拉弟发现了电磁感应现象，并逐渐形成了完整的电磁场理论。在此基础上发展起来的电力工业，使人类进入电气化的时代，给人类的生产和生活带来翻天覆地的变化。大家想想现在使用的电灯、电话、电视、微机等一切的电力设施就能体会了。这是第二次产业革命。 20世纪70年代，微观物理方面取得重大突破，开创了微电子工业，使世界开始进入了以电子计算机应用为特征的信息时代。这是第三次产业革命。 可以说社会的每一次巨大的进步都是在物理学发展的基础上完成的。没有物理学的发展就没有人类社会和文明的巨大进步。麻烦采纳，谢谢!

计算智能原理对创新模式的探索摘要：科技创新能力培养是本科生培养的一个重要方面，在国家大力提倡科技创新的背景下，加强大学生科技创新具有重要的意义。培养有创新能力的人才是高等学校建设的中心。本文基于计算智能原理与方法，结合指导的国家大学生创新项目的实践，就建设高效的创新团队的方法进行了初探。关键词：计算智能；科研训练；创新团队0引言目前，我们要提高自主创新能力，建设创新型国家。高等教育担负着培养创新型人才的重要责任。学生科技活动对于提高学生科技创新能力，培养拔尖创新型人才具有重要意义。而构建了一批锐意进取、大胆创新的大学生创新团队，对提高学生的创新能力和团队协作能力就显得特别的重要。目前就团队理论的研究还有待与深入，用计算智能的基本理论原理与方法来指导建设大学生创新项目团队，是一种跨学科研究的新尝试。1计算智能的基本理论与方法简介计算智能由美国学者James 年首次给出其定义，广义的讲就是借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞免疫、神经细胞网络等某些机制，用数学语言抽象描述的计算方法。是基于数值计算和结构演化的智能，是智能理论发展的高级阶段。计算智能的主要方法有：人工神经网络、模糊系统、进化计算等。模糊计算模糊系统以模糊集合理论、模糊逻辑推理为基础，它试图从一个较高的层次模拟人脑表示和求解不精确知识的能力。在模糊系统中，知识是以规则的形式存储的，它采用一组模糊IF—THEN规则来描述对象的特性，并通过模糊逻辑推理来完成对不确定性问题的求解。模糊系统善于描述利用学科领域的知识，具有较强的推理能力。人工神经网络人工神经网络系统是由大量简单的处理单元，即神经元广泛地连接而形成的复杂网络系统。在人工神经网络中，计算是通过数据在网络中的流动来完成的。在数据的流动过程中，每个神经元从与其连接的神经元处接收输入数据流，对其进行处理以后，再将结果以输出数据流的形式传送到与其连接的其它神经元中去。网络的拓扑结构和各神经元之间的连接权值(Wi)是由相应的学习算法来确定的。算法不断地调整网络的结构和神经元之间的连接权值，一直到神经网络产生所需要的输出为止。通过这个学习过程，人工神经网络可以不断地从环境中自动地获取知识，并将这些知识以网络结构和连接权值的形式存储于网络之中。人工神经网络具有良好的自学习、自适应和自组织能力，以及人规模并行、分布式信息存储和处理等特点，这使得它非常适合于处理那些需要同时考虑多个因素的、不完整的、不准确的信息处理问题。进化计算自然界在几十亿年的进化过程中,生物体己经形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体能够存活并繁殖：有性生殖保证了后代基因的混合与重组。进化计算受这种自然界进化过程的启发，它从模拟自然界的生物进化过程入手，从基因的层次探寻人类某些智能行为发展和进化的规律，以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题。2计算智能原理在创新团队实践中的启发从系统论的视角看，创新团队的建设问题是一个复杂系统的优化和控制问题。复杂系统具有：1）自适应性/自组织性(self-adaptive/self-organization)。2）不确定性（uncertainty）。3）涌现性（emergence）。4）预决性（Finality）。5）演化（Evolution）。6）开放性（opening）。而计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征,创新团队的建设是具有一定的研究价值的。在专家指导下的自学习、自组织、自适应计算智能特点提到，模糊系统善于描述和利用经验知识;神经网络善于直接从数据中进行学习，把人工神经网络与专家系统结合起来,建立一个混合的系统,要比各自单一地工作更为有利。创新团队在相关专家的指导下，突出学生自由组建、自主管理、自我服务的特色。在明确团队任务的前提下对团队人数、组成人员条件及内部控制制度做些原则性的规定，赋予团队负责人充分的权力如决定团队成员构成、支配内部经费、对团队成员进行分工和考核等，保证其对团队工作直接有效的管理。合作与竞争意识计算智能特点提到，进化计算善于求解复杂的全局最优问题，具有极强的稳健性和整体优化性。种群的进化过程就是优胜劣汰的自然选择过程。团队建设的基石是合作与竞争理论。Deutsch早就指出，如果人们处于散乱的、互不相干的独立竞争关系，认为双方目标之间没有关系，那么，在资源有限的情况下，人们会表现得更为自私，彼此之间的利益存在冲突，这种关系会引起组织内耗和人际关系紧张，最终导致低生产率和低创造率。Dcutsch认为，应该使人们在组织中具有共同目标，在共同目标下合作共事。具有合作关系的人们会相互尊重、共享信息和资源，他们会将他人的进步看成对自己的促进，并交流意见和取长补短，现代科学的进步表明，今天每一项科技成果的取得，差不多都是多学科协同作战的结果。大学科研团队的建设就是要很好地贯彻这种理念，在适度的竞争与合作之间构建这种理念。融入计算智能思想的协同学习团队人们在研究人类智能行为中发现，大部分人类活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多人或组织协作完成，师生之间的关系也更强调合作和共同发展。随着计算机网络、计算机通信和并发程序设计的发展,分布式人工智能逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点，它是以智能Agent概念为研究核心。虽然每个智能Agent都是主动地、自治地工作,多个智能Agent在同一环境中协同工作,协同的手段是相互通信。计算智能与分布式人工智能结合则是研究在逻辑上或物理上分散的智能动作如何协调它们的知识、技能和规划，求解单目标或多目标问题，因此这也为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持的协同学习工作提供了有效途径。选好综合能力强的团队带头人计算智能特点提到，对复杂系统的控制，要用处理各种不确定的智能方法，这就要求团队带头人有处理复杂问题的综合能力。科技创新团队应是由不同类型的人为实现特定的目标组成的群体。激励和聚合大家的力量，负责内部的计划、组织、指挥、协调和控制等方面组织工作，必须要有一位核心人物，即学术带头人。优秀的学术带头人是高校科技创新团队必备的要素。团队的带头人处于沟通、协调团队内外的中心位置，是团队其他成员获得工作方向、具体任务、工作目标等信息的主要来源，是团队维持士气、活力、凝聚力的中心环节和纽带，在很大程度上决定了整个团队的学术水平、科研风格和文化氛围。同时对团队整体加强协调与组织，提高团队的内部凝聚力。加强交流，资源公享计算智能特点提到自适应，进化机制，是建立在信息传输基础上的。团队成员之间进而形成了彼此间紧密合作、资源共享的伙伴关系。通过彼此间的紧密合作，使团队成员不再是一个独立的个体，而是共同承担责任、积极面对挑战的一个集体。在这个集体中，团队成员的合力要远远大于每个成员能力简单相加的总和。因此，在科研团队的建设中，良好的沟通渠道能促进成员之间的团结合作，使组织中的每个成员都为组织的发展倾尽所有。团队成员之间进而形成了彼此间紧密合作、资源共享的伙伴关系。通过彼此间的紧密合作，使团队成员不再是一个独立的个体，而是共同承担责任、积极面对挑战的一个集体。在这个集体中，团队成员的合力要远远大于每个成员能力简单相加的总和。因此，在科研团队的建设中，良好的沟通渠道能促进成员之间的团结合作，使组织中的每个成员都为组织的发展倾尽所有。配备优势互补的成员在计算智能机制的调控，非线性复杂系统有涌现性特征。所谓涌现性，就是肩负不同角色的组件间通过多种交互模式、按局部或全局的行为规则进行交互，组件类型与状态、组件之间的交互以及系统行为随时间不断改变，系统中子系统或基本单元之间的局部交互，经过一定的时间之后在整体上演化出一些独特的、新的性质，形成某些模式，这便体现为涌现性。子系统之间的相互作用，可导致产生与单个子系统行为显著不同的宏观整体性质。涌现性也体现为一种质变，主体之间的相互作用开始后,系统能自组织、自协调、自加强,并随之扩大,发展,最后发生质变，即发生了涌现。3结束语计算智能理论对处理复杂系统的优化和控制问题是有效，计算智能原理在创新团队实践中的启发是多方面的。目前就团队理论的研究还有待与深入，利用计算智能原理与方法来指导建设大学生创新项目团队，是一种新的思路。