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电磁加载膨胀环试验技术是实现高应变率拉伸加载的重要手段，可实现应变率104s-1量级的一维拉伸加载。电磁洛伦兹力作为一种体力均匀施加于膨胀环试样，动态加载过程无应力波传播效应，且环形试样结构的特点避免了传统狗骨形试样末端加持效应的影响，因此，电磁加载膨胀环试验技术被广泛应用于材料在高应变率下的拉伸力学行为研究。本文首先介绍了动态加载膨胀环试验技术的基本原理，随后论述了爆炸驱动膨胀环试验技术的缺点及电磁驱动膨胀环试验技术的优点，并回顾了电磁加载膨胀环试验技术的发展历史。然后综述了电磁加载膨胀环试验技术应用于材料动态力学性能、动态断（碎）裂行为、动态延性行为、高温绝热特性方面的前沿研究进展。最后讨论了电磁加载膨胀环试验技术在固体力学领域的发展前景与方向。为从事材料动态力学行为试验技术领域的科研工作者提供较为系统的信息参考, 同时为那些对电磁加载膨胀环试验技术感兴趣的青年科研人员提供本领域系统全面的知识。
电磁加载膨胀环试验技术是实现高应变率拉伸加载的重要手段，可实现应变率104s-1量级的一维拉伸加载。电磁洛伦兹力作为一种体力均匀施加于膨胀环试样，动态加载过程无应力波传播效应，且环形试样结构的特点避免了传统狗骨形试样末端加持效应的影响，因此，电磁加载膨胀环试验技术被广泛应用于材料在高应变率下的拉伸力学行为研究。本文首先介绍了动态加载膨胀环试验技术的基本原理，随后论述了爆炸驱动膨胀环试验技术的缺点及电磁驱动膨胀环试验技术的优点，并回顾了电磁加载膨胀环试验技术的发展历史。然后综述了电磁加载膨胀环试验技术应用于材料动态力学性能、动态断（碎）裂行为、动态延性行为、高温绝热特性方面的前沿研究进展。最后讨论了电磁加载膨胀环试验技术在固体力学领域的发展前景与方向。为从事材料动态力学行为试验技术领域的科研工作者提供较为系统的信息参考, 同时为那些对电磁加载膨胀环试验技术感兴趣的青年科研人员提供本领域系统全面的知识。
, 最新更新时间 , doi: 10.6052/1000-0992-24-015
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摘要:
液滴输运功能表面在绿色能源、医疗科技、新材料等领域具有重要应用, 例如雾中淡水收集、药物靶向治疗等. 自然界具有多种可实现液滴定向运输与定点转移的生物表面, 为液滴输运功能表面的设计与制备提供了绝美的范例, 已涌现出大量新颖的、巧妙的仿生设计研究成果. 本文首先概括总结了自然界具有自发输运液滴的典型生物体功能表面, 阐述了表征固体表面浸润性相关的基础理论; 其次, 综述了不同自驱动机制下液滴输运功能表面的仿生研究进展, 对比分析了不同功能表面的液滴自驱动机理及影响因素; 进一步分类阐述和分析了磁场、电场、温度场等外场调控实现液滴定向运输或定点转移功能表面的研究现状; 最后归纳总结了此类仿生功能表面在实际工程中的应用, 并对该方向的研究前景和发展趋势提出展望.
液滴输运功能表面在绿色能源、医疗科技、新材料等领域具有重要应用, 例如雾中淡水收集、药物靶向治疗等. 自然界具有多种可实现液滴定向运输与定点转移的生物表面, 为液滴输运功能表面的设计与制备提供了绝美的范例, 已涌现出大量新颖的、巧妙的仿生设计研究成果. 本文首先概括总结了自然界具有自发输运液滴的典型生物体功能表面, 阐述了表征固体表面浸润性相关的基础理论; 其次, 综述了不同自驱动机制下液滴输运功能表面的仿生研究进展, 对比分析了不同功能表面的液滴自驱动机理及影响因素; 进一步分类阐述和分析了磁场、电场、温度场等外场调控实现液滴定向运输或定点转移功能表面的研究现状; 最后归纳总结了此类仿生功能表面在实际工程中的应用, 并对该方向的研究前景和发展趋势提出展望.
, 最新更新时间 , doi: 10.6052/1000-0992-24-016
摘要:
近几年, 深度学习无所不在, 在给各个领域赋能, 尤其是人工智能与传统科学的结合 (AI4Science: AI for Science) 引发广泛关注. 在AI4Science领域, 利用人工智能算法求解PDEs (AI4PDEs) 成为计算力学研究的焦点. AI4PDEs的核心是将数据与方程相融合, 并且几乎可以求解任何偏微分方程问题, 由于其融合数据的优势, 相较于传统算法, 其计算效率通常提升数万倍. 因此, 本文全面综述了AI4PDEs的研究, 总结了现有AI4PDEs算法、理论, 并讨论了其在固体力学中的应用, 包括正问题和反问题, 展望了未来研究方向, 尤其是必然会出现的计算力学大模型. 现有AI4PDEs算法包括基于物理信息神经网络 (PINNs: Physics-Informed Neural Network)、深度能量法 (DEM: Deep Energy Methods)、算子学习 (Operator Learning), 以及基于物理神经网络算子 (PINO: Physics-Informed Neural Operator). AI4PDEs在科学计算中有许多应用, 本文聚焦于固体力学, 正问题包括线弹性、弹塑性, 超弹性、以及断裂力学; 反问题包括材料参数, 本构, 缺陷的识别, 以及拓朴优化. AI4PDEs代表了一种全新的科学模拟方法, 通过利用大量数据在特定问题上提供近似解, 然后根据具体的物理方程进行微调, 避免了像传统算法那样从头开始计算, 因此AI4PDEs是未来计算力学大模型的雏形, 能够大大加速传统数值算法. 我们相信, 利用人工智能助力科学计算不仅仅是计算领域的未来重要方向, 同时也是科学研究的人类曙光, 为人类迈向科学发展的新高度奠定了基础.
近几年, 深度学习无所不在, 在给各个领域赋能, 尤其是人工智能与传统科学的结合 (AI4Science: AI for Science) 引发广泛关注. 在AI4Science领域, 利用人工智能算法求解PDEs (AI4PDEs) 成为计算力学研究的焦点. AI4PDEs的核心是将数据与方程相融合, 并且几乎可以求解任何偏微分方程问题, 由于其融合数据的优势, 相较于传统算法, 其计算效率通常提升数万倍. 因此, 本文全面综述了AI4PDEs的研究, 总结了现有AI4PDEs算法、理论, 并讨论了其在固体力学中的应用, 包括正问题和反问题, 展望了未来研究方向, 尤其是必然会出现的计算力学大模型. 现有AI4PDEs算法包括基于物理信息神经网络 (PINNs: Physics-Informed Neural Network)、深度能量法 (DEM: Deep Energy Methods)、算子学习 (Operator Learning), 以及基于物理神经网络算子 (PINO: Physics-Informed Neural Operator). AI4PDEs在科学计算中有许多应用, 本文聚焦于固体力学, 正问题包括线弹性、弹塑性, 超弹性、以及断裂力学; 反问题包括材料参数, 本构, 缺陷的识别, 以及拓朴优化. AI4PDEs代表了一种全新的科学模拟方法, 通过利用大量数据在特定问题上提供近似解, 然后根据具体的物理方程进行微调, 避免了像传统算法那样从头开始计算, 因此AI4PDEs是未来计算力学大模型的雏形, 能够大大加速传统数值算法. 我们相信, 利用人工智能助力科学计算不仅仅是计算领域的未来重要方向, 同时也是科学研究的人类曙光, 为人类迈向科学发展的新高度奠定了基础.
, 最新更新时间 , doi: 10.6052/1000-0992-24-008
摘要:
连接结构作为工业装备的核心部件之一, 是装备制造领域着重攻关优化的关键基础部件. 当前, 因连接界面的非线性、复杂性、不确定性等引起的跨尺度和多物理场复杂力学行为机理不明, 导致精准预测连接结构动力学特性和监测其动态服役性能存在困难, 成为制约精密结构动力学分析、高保真仿真、设计、优化和控制等问题的关键和瓶颈. 然而连接结构应用广泛, 工程和技术人员对连接结构的机理及其多功能化有进一步的需求. 本文主要综述连接结构界面摩擦力学的解析建模、有限元建模以及实验系统, 并提出新型连接结构设计的发展趋势. 首先, 根据连接使役环境需求、工程存在问题及缺乏有效强度刚度预测理论, 综述了螺栓连接结构载荷类型及精准构建连接等效模型应用. 其次, 重点概述了连接结构界面摩擦的几类主流理论模型, 包括描述微/纳尺度分析连接界面多尺度物理行为和规律的本构模型、采用系统辨识理论和方法得到宏观界面力学响应的唯象模型、结合本构微观接触机理和系统辨识宏观角度的唯象学本构摩擦模型. 然后, 综述了以有限元方法为基础的连接结构仿真以及实验方法, 具体包括直接有限元建模、间接等效有限元建模、实验基准系统以及各向激励连接结构实验平台. 最后, 基于装备领域连接结构多功能需求, 提出“传静抑动”连接件以及轻量化仿生连接件的新型连接件设计思想.
连接结构作为工业装备的核心部件之一, 是装备制造领域着重攻关优化的关键基础部件. 当前, 因连接界面的非线性、复杂性、不确定性等引起的跨尺度和多物理场复杂力学行为机理不明, 导致精准预测连接结构动力学特性和监测其动态服役性能存在困难, 成为制约精密结构动力学分析、高保真仿真、设计、优化和控制等问题的关键和瓶颈. 然而连接结构应用广泛, 工程和技术人员对连接结构的机理及其多功能化有进一步的需求. 本文主要综述连接结构界面摩擦力学的解析建模、有限元建模以及实验系统, 并提出新型连接结构设计的发展趋势. 首先, 根据连接使役环境需求、工程存在问题及缺乏有效强度刚度预测理论, 综述了螺栓连接结构载荷类型及精准构建连接等效模型应用. 其次, 重点概述了连接结构界面摩擦的几类主流理论模型, 包括描述微/纳尺度分析连接界面多尺度物理行为和规律的本构模型、采用系统辨识理论和方法得到宏观界面力学响应的唯象模型、结合本构微观接触机理和系统辨识宏观角度的唯象学本构摩擦模型. 然后, 综述了以有限元方法为基础的连接结构仿真以及实验方法, 具体包括直接有限元建模、间接等效有限元建模、实验基准系统以及各向激励连接结构实验平台. 最后, 基于装备领域连接结构多功能需求, 提出“传静抑动”连接件以及轻量化仿生连接件的新型连接件设计思想.
, 最新更新时间 , doi: 10.6052/1000-0992-23-047
摘要:
小行星撞击地球是人类生存和发展的潜在威胁之一. 行星防御是国际上近20年来兴起的热点研究领域, 也是我国重大安全需求. 小行星撞击地球危害评估是行星防御重要研究内容. 本文认为, 小行星撞击地球危害具有概率低、危害大、随机性的特点, 存在超压、热辐射、地震、海啸、全球效应五种危害类型, 危害评估有防御决策阶段、防御实施阶段、地面民防阶段三个应用场景. 本文总结了五种危害类型的研究现状, 从模型、方法与软件三个方面重点阐述了数值仿真与工程计算这两种危害评估手段的研究进展, 介绍了危害评估的输入输出与典型案例, 简要阐述了小行星撞击地球力学问题研究进展, 指出当前研究存在的不足, 并对未来工作进行展望.
小行星撞击地球是人类生存和发展的潜在威胁之一. 行星防御是国际上近20年来兴起的热点研究领域, 也是我国重大安全需求. 小行星撞击地球危害评估是行星防御重要研究内容. 本文认为, 小行星撞击地球危害具有概率低、危害大、随机性的特点, 存在超压、热辐射、地震、海啸、全球效应五种危害类型, 危害评估有防御决策阶段、防御实施阶段、地面民防阶段三个应用场景. 本文总结了五种危害类型的研究现状, 从模型、方法与软件三个方面重点阐述了数值仿真与工程计算这两种危害评估手段的研究进展, 介绍了危害评估的输入输出与典型案例, 简要阐述了小行星撞击地球力学问题研究进展, 指出当前研究存在的不足, 并对未来工作进行展望.
, 最新更新时间 , doi: 10.6052/1000-0992-24-009
摘要:
随着力学研究不断向多学科交叉、跨尺度关联及极端环境影响推进, 强非线性、强间断、多场强耦合、多尺度与复杂几何构型已成为解决各类力学问题定量分析所面临的共性特征. 长期的定量研究表明, 实现具有这类特征力学问题有效求解的核心之一, 是构建在多尺度情形、非线性因素作用下具有准确识别、定位、捕获以及分离各个尺度特征尤其是小尺度局部特征能力的数值工具, 这些能力包括大尺度低阶近似解与小尺度高阶微小截断误差的有效分离解耦. 而小波理论固有的多分辨分析和时频局部化特性, 以及丰富的基函数可选择性, 恰好能满足这一数学特征需求, 因此, 可为发展各类复杂力学问题的高效定量求解方法提供有效的理论支撑和丰富多样的技术途径. 基于这一事实, 本文对小波理论进行了全面探讨, 着重介绍了双正交多分辨分析的理论框架和常用小波基的构造方法. 在此基础上, 深入研究了有限区域上小波逼近格式的构建方法, 并系统阐述了各类基于小波理论的数值方法的基本原理、发展历程及其优缺点. 特别关注了近期出现的具有突出性能的几类新型小波方法, 并详细评述了它们在典型力学问题求解中的应用效果. 同时, 本文也指出了当前小波方法在复杂强非线性力学问题求解中所面临的挑战, 旨在为小波数值方法的未来发展及其在复杂力学与工程问题中的应用拓展提供有益的参考, 并为最终实现这些问题的高效、高精度普适定量求解提供新的视角和方法.
随着力学研究不断向多学科交叉、跨尺度关联及极端环境影响推进, 强非线性、强间断、多场强耦合、多尺度与复杂几何构型已成为解决各类力学问题定量分析所面临的共性特征. 长期的定量研究表明, 实现具有这类特征力学问题有效求解的核心之一, 是构建在多尺度情形、非线性因素作用下具有准确识别、定位、捕获以及分离各个尺度特征尤其是小尺度局部特征能力的数值工具, 这些能力包括大尺度低阶近似解与小尺度高阶微小截断误差的有效分离解耦. 而小波理论固有的多分辨分析和时频局部化特性, 以及丰富的基函数可选择性, 恰好能满足这一数学特征需求, 因此, 可为发展各类复杂力学问题的高效定量求解方法提供有效的理论支撑和丰富多样的技术途径. 基于这一事实, 本文对小波理论进行了全面探讨, 着重介绍了双正交多分辨分析的理论框架和常用小波基的构造方法. 在此基础上, 深入研究了有限区域上小波逼近格式的构建方法, 并系统阐述了各类基于小波理论的数值方法的基本原理、发展历程及其优缺点. 特别关注了近期出现的具有突出性能的几类新型小波方法, 并详细评述了它们在典型力学问题求解中的应用效果. 同时, 本文也指出了当前小波方法在复杂强非线性力学问题求解中所面临的挑战, 旨在为小波数值方法的未来发展及其在复杂力学与工程问题中的应用拓展提供有益的参考, 并为最终实现这些问题的高效、高精度普适定量求解提供新的视角和方法.
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