Cтраница 1
Методы численного моделирования играют важную роль в анализе и разработке технических устройств, характеризующихся переносом тепла и течением жидкости. Такие методы, воплощенные в удобных вычислительных программах, представляют собой реальную альтернативу экспериментальным измерениям благодаря быстрой реализации и экономичности. Численный анализ может содержать реальные данные о геометрических характеристиках, свойствах материалов, граничных условиях и предоставлять полную и подробную информацию о полях температуры, скорости и других величинах, а также о связанных с ними потоках. На практике в некоторых случаях анализ и проектирование устройств могут быть целиком выполнены с использованием вычислительной программы. В ситуациях, когда желательно провести некоторые экспериментальные исследования, численное моделирование может быть использовано в планировании и разработке экспериментов для существенного уменьшения их стоимости, а также для расширения и обогащения результатов. [1]
Методы динамического численного моделирования имитируют поведение модельных систем в заданных условиях и в этом отношении численное моделирование сходно с реальным экспериментом. [2]
Методы численного моделирования молекулярных систем ( численного эксперимента) находят все более широкое применение в практике физико-химических исследований. Однако даже при помощи самой совершенной вычислительной техники невозможно детально моделировать поведение систем, состоящих более чем из нескольких тысяч взаимодействующих частиц. Наиболее удобными объектами моделирования являются системы, состоящие из сравнительно небольшого числа молекул. В настоящей работе пойдет речь о моделировании кластеров из молекул воды, причем основное внимание будет уделено структурным характеристикам таких кластеров. [3]
Глава 5 посвящена методам численного моделирования течений в пограничных слоях, струях и каналах. [4]
В монографии излагаются научная концепция, вычислительные технологии и методы численного моделирования, предназначенные для решения проблем повышения безопасности и эффективности функционирования магистральных трубопроводных систем с использованием современных достижений вычислительной механики и математической оптимизации. Изложенный в монографии материал позволяет читателю детально изучить предлагаемые основы численного моделирования магистральных трубопроводов. [5]
Ни в одну область физики так глубоко не проникли методы численного моделирования, как в физику плазмы. Сегодня просто немыслимо достаточно полно описать плазменные процессы, опираясь только на аналитические методы современной теоретической физики, не прибегая к методам численного моделирования. Это объясняется, с одной стороны, сложностью и многообразием плазменных процессов, а с другой - наличием хорошо обоснованной модели динамики плазмы - модели Власова - Максвелла, с помощью которой можно количественно с любой степенью точности описать эти процессы. Поэтому, чтобы избежать проведения инженерно очень сложных и дорогостоящих физических экспериментов, исследователи в области физики плазмы уже давно, более 25 лет назад, начали разрабатывать эффективные численные методы анализа плазменных процессов, исходя из модели Власова - Максвелла, и достигли огромных успехов в численных экспериментах. [6]
Кроме указанных экспериментальных, существуют способы вычисления коэффициентов самодиффузии методами численного моделирования. Чрезвычайно плодотворным является метод молекулярной динамики. И хотя он оперирует с модельными системами, полученные результаты являются полезными для выяснения механизмов молекулярной подвижности и закономерностей влияния параметров состояния. В случае правильного подбора межмолекулярных потенциальных функций получают результаты, близкие к экспериментальным. [7]
В период подготовки данной книги в печать появилось много новых публикаций, относящихся к методам численного моделирования процессов гидродинамики, тепло - и массообмепа на основе уравнений Навье - Стокса. Мы сделаем лишь некоторые добавления, ближе всего относящиеся к рассматриваемым здесь вопросам. В работе [105] для решения стационарных задач для уравнения четвертого порядка относительно функции тока применяется попеременно-треугольный метод. [8]
Закономерности поведения потоков солнечного излучения в зависимости от свойств облаков и облачной атмосферы изучались методами численного моделирования ( метод Монте-Карло), численных решений уравнений переноса и применением асимптотических соотношений. [9]
Книга переведена высококвалифицированными специалистами, хорошо владеющими как методами теории физики плазмы, так и методами численного моделирования, в особенности методом крупных частиц, наиболее распространенным в физике плазмы. Она рассчитана на довольно широкий круг читателей, начиная от студентов, изучающих физику плазмы, и кончая учеными, которые в этой книге найдут много полезного и интересного для себя. [10]
Именно слабости информационной базы сделали аналитические подходы вполне дееспособной, по нашему мнению, альтернативой или эффективным дополнением к методам численного моделирования прогнозных задач. Что же касается важнейшего элемента прогноза - схематизации, то здесь аналитическим методам должно обычно отдаваться явное предпочтение. [11]
Связь уравнения переноса космических лучей с реалистичной гидродинамикой сначала была установлена с помощью автомодельного гидродинамического решения, однако теперь эта связь получается методами численного моделирования. Кроме того, удалось вычислить реалистичный спектр ожидаемых космических лучей в предположении, что ускорение на ударной волне происходит во время так называемой автомодельной фазы Седова, когда энергия Сверхновой сохраняется и остается внутри ударного фронта. [12]
Следует отметить, что количество частиц, моделирующих пучок, составляет по порядку 102, что на два порядка меньше необходимого числа частиц в методе полного численного моделирования. Таким образом, релаксация моноэнергетического пучка электронов малой плотности в плазме приводит к довольно быстрому расширению функции распределения в пространстве скоростей до значений vTb, достаточных для применения квазилинейного приближения, а фазы волн успевают хаотизироваться. [13]
Здесь очень полезно использовать методы численного моделирования. [14]
Модели образования структуры Вселенной, основанные на теории гравитационной неустойчивости, в общих чертах неплохо описывают образование С. Более подробное изучение этого процесса методами численного моделирования затруднено из-за большого объема вычислений. [15]