项目名称: 微重力大Ma数和多滴热毛细迁移研究

项目编号: No.11472283

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 尹兆华

作者单位: 中国科学院力学研究所

项目金额: 95万元

中文摘要: 液滴热毛细迁移是微重力流体物理研究的一个重要方向。开展热毛细迁移的研究不仅对载人航天特别是长期宇宙航行有利,而且对地面较小尺度的多相流研究具有一定的指导意义。大Marangoni(Ma)数下的液滴迁移一直是此领域的重点和难点,在实验上完全到达稳定迁移速度需要特别长的物理距离,数值上则意味着极高的分辨率和超长的计算区域,因此有许多相关的物理机制到现在也不是很清楚。多液滴的迁移和相互作用则是前人较少涉及的领域,较大参数范围或者较多液滴的迁移规律的研究到现在几乎是个空白。本项目计划对大Ma和多液滴的热毛细迁移进行研究,力争发现其中的某些规律性现象,力争取得关于与此问题相关的物理机制、数值计算模型的新进展,给上天和地面相关实验提供参考。

中文关键词: 微重力;热毛细对流;数值模拟;表面张力;多相流

英文摘要: The studies of drop themocapillary migration are very important in the microgravity research on fluid mechanics. These researches become increasingly important in promoting manned space explorations, particularly those long-term ones, and guiding small-scale multiphase flow on the ground. It has long been the focus and difficulty of this field to study drop themocapillary migration with large Marangoni numbers. In large Ma experiments, an unusually long physical distance is required for drops to reach their steady migrating velocities; in large Ma numerical studies, it is a must to adopt an extremely high resolution and very long computing domain. Hence, many relevant physical mechanisms behind still remain unclear. In the meantime, there have been few studies on multi-drop migration on wider range physical parameters. This research project will focus on large-Ma and multi-drop migration, and try to find some regular phenomena, and to obtain some novel physical mechanisms as well as new computing schemes and parallel strategies of it. We will also take into account the actual needs of manned space flights and try to provide valuable advice for space experiments.

英文关键词: Microgravity;thermocapillary;numerical simulation;surface tension;two-phase fluids

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

CVPR 2022 Oral | 基于熵筛选的半监督三维旋转回归
专知会员服务
16+阅读 · 2022年4月18日
WWW2022 | 迷途知返:分布迁移下的图神经网络自训练方法
专知会员服务
16+阅读 · 2022年2月19日
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
【Jon Paul Janet】机器学习化学应用,153页ppt
专知会员服务
43+阅读 · 2021年12月5日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年8月15日
专知会员服务
86+阅读 · 2020年8月2日
AI从底物和酶的结构中预测米氏常数,量化酶活性
【综述】迁移自适应学习十年进展
专知
41+阅读 · 2019年11月26日
大讲堂 | 神经关系抽取模型
AI研习社
24+阅读 · 2018年9月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
小贴士
相关VIP内容
CVPR 2022 Oral | 基于熵筛选的半监督三维旋转回归
专知会员服务
16+阅读 · 2022年4月18日
WWW2022 | 迷途知返:分布迁移下的图神经网络自训练方法
专知会员服务
16+阅读 · 2022年2月19日
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
【Jon Paul Janet】机器学习化学应用,153页ppt
专知会员服务
43+阅读 · 2021年12月5日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年8月15日
专知会员服务
86+阅读 · 2020年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员