二元非线性机翼随机动力学行为

 为考查在高斯白噪声作用下二元机翼随机颤振动力学行为,采用数值仿真的方法对其进行了研究。首先把机翼简化成一个具有扭转和上下自由度的平板,其中扭转弹簧具有3次非线性刚度,同时假设空气是线性不可压的而且气动力是定常的,再对任意运动和高斯白噪声作用下的机翼进行建模。其次采用了蒙特卡罗仿真来求解随机微分方程的数值解,根据数值解结果进行统计分析,计算出最大Lyapunov指数。最后得出：在随机激励作用下机翼的动力学行为与确定性颤振相比有很大差异,同时随机颤振点提前于确定性颤振点。     

带约束多体系统Lyapunov指数的数值计算方法

应用第1类Lagrange方程建立的带约束多体系统动力学方程为非线性微分-代数方程组.利用增广法,将其转化成了常微分方程组,并表示成矩阵形式.根据方程的特点,给出了方程的Jacobi矩阵的具体表达式,提高了计算效率.在此基础上,给出了Lyapunov指数的数值计算方法,并通过对具体的树形和非树形多体系统进行Lyapunov指数数值计算,结合相图和Poincare映射对系统的动力学特性进行了分析,表明了该方法的可行性和有效性.      

幂律流体物性参数及叶型几何对离心泵湍流流动的影响

详细阐述了颗粒拟温度方程,计算了不同型线的叶轮及改变幂律流体物性参数对湍流流动的影响。计算结果表明,叶轮吸力面上的颗粒拟温度小于压力面上的,而且靠近壁面处的大于叶道中的。颗粒拟温度可探讨性地成为叶片磨损程度的衡量指标之一。从减轻叶片磨损角度来讲,双圆弧型线比单圆弧的好,叶片出口角小的比出口角大的好。这对改进适应两相流的叶轮设计,具有重要的指导意义和应用价值。      

太阳黑子的分维数及其可预报性

本文利用1932年至1982年的逐日国际太阳黑子相对数的9日平均时间序列来分析太阳黑子演变的动力学特性,发现太阳黑子是至少需要七个独立变量来描述的复杂动力系统,其关联维数为6.3±0.1,二阶Renyi熵和最大Lyapunov指数分别为(0.37±0.02)bit/yr和(0.34±0.01)bit/yr,它们表征的可预报时间尺度,即初始误差增长一倍所需的时间分别为(2.7±0.2)年和(2.9±0.l)年。      

单气泡上浮运动的层析PIV实验研究

为了揭示上浮过程中的尾流涡结构及其与气泡之间的相互作用，分别采用阴影图像法和层析PIV技术，对单个气泡在静止水中自由Z字型上浮的过程进行了实验研究，得到气泡的形状、运动和三维的尾流速度场。采用"λ" _"ci" 涡判据和有限时间李雅普诺夫指数（Finite-Time Lyapunov Exponent，FTLE），从速度场识别出三维的尾流涡结构和二维的拉格朗日拟序结构。结果表明，Z字型上浮过程中，气泡周围环绕有涡环，涡环会沿运动路径脱落交替的、方向相反的发卡涡；单个发卡涡脱落过程中，涡环一侧的FTLE脊线会闭合形成拉格朗日涡。由此可得到结论，发卡涡的周期性脱落，使涡环相对于气泡的对称性被周期性交替破坏，导致气泡形成Z字型周期运动；单个发卡涡脱落过程中，涡环两侧各自对发卡涡的流体输运存在显著差异。     

Study of aerosol anomaly associated with large earthquakes (M>6)

We present the variation of unusual atmospheric phenomena, aerosols, to understand the preseismic irregularities for two major earthquakes in Japan. We consider aerosol optical depth and Angstrom exponent data retrieved from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) instrument onboard the Terra satellite to establish possible connections between earthquakes and the generation of aerosols. Variation of the aerosol parameters shows significant changes before the April 15, 2016, Kumamoto earthquake ($M=7.0,h=10$ km) and the November 21, 2016, Fukushima earthquake ($M=6.9$ and $h=9$ km), where M indicates the Richter magnitude and h indicates the focal depth. To identify the source of the aerosol particles, we use the Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model (HYSPLIT-4). This model uses both Lagrangian and Eulerian approaches to compute trajectories and establish a source-receptor relationship. We compute backward trajectories to check whether the aerosol generated near the epicenter is due to the preseismic processes or is transported from other areas. From our results, we conclude the fine-mode aerosols are generated in the vicinity of the epicenter, 3–7 days before the earthquakes.