19、彗星核附近气体排放与流动特性解析

彗星核附近气体排放与流动特性解析

1. 气体排放与Knp值的影响

当气体源较强时,在相互作用平面会形成一个激波区域,从而限制了气流的交叉污染。这对于原位成分分析有着有趣的影响。Knp(Knudsen penetration number)值是一个关键因素:
- 当Knp ≳ 1时,意味着来自一个源的分子可以在另一个源中被检测到。这表明,具有不同化学成分的源在化学上更难分离。
- 当Knp << 1时,不同源的分离相对更容易。

例如,在Rosetta任务中,67P彗星经历了较大范围的Knp值变化,这对于数据的解释具有重要意义。这也说明在分析彗星气体成分时,Knp值是一个不可忽视的因素。

2. 成分对气体流动的影响

2.1 成分的不均匀性

以往对气体流动的描述较少涉及成分,但实际上气体成分在质量和比热比γ中都有体现。有确凿证据表明,最内层彗发中母体分子的成分在空间和时间上都有很大变化。
| 气体种类 | 特点 |
| ---- | ---- |
| H₂O | 常见的彗星气体成分 |
| CO₂ | 自由升华温度与H₂O不同,在晨昏线附近可能占主导 |
| CO | 在夜侧,当热惯性产生的残余热量仅足以升华高挥发性冰时,可能是主要发射分子 |

以Rosetta号上的ROSINA双聚焦质谱仪(DFMS)在2014年11月的测量为例,CO₂/H₂O的比例有时约为0.03,有时约为0.3,这说明单一物种的假设有时是值得怀疑的。Deep Impact在9P/Tempel 1和103P/Hartley 2的观测也进一步证明了这一点。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小,其中每个变量的取区间都是 [-1, ...
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