18、工程领域多方向研究成果解析

工程领域多方向研究成果解析

在工程技术领域,多个方向的研究都取得了重要的成果,涵盖了流体力学、无损检测以及太阳能辐射估算等方面。下面将为大家详细介绍这些研究的具体内容。

盐自由幂律流体电渗流研究

在微纳尺度的流体研究中,盐自由幂律流体的电渗流现象具有重要意义。盐自由溶液是一种特殊体系,其液相仅含反离子,离子选择性纳米孔中就会出现这种体系,低浓度(<10⁻⁵M)的电解质溶液也可视为盐自由溶液。

以往多数电渗流研究基于无滑移边界条件,但实验发现,在微纳尺度下,亲水流体在疏水表面流动或反之,会出现明显的流体滑移现象。传统微纳流体装置用的二氧化硅通道表面亲水,而聚二甲基硅氧烷(PDMS)等疏水聚合物在这类装置制造中越来越受关注。因此,研究含盐自由幂律流体的滑移狭缝中的电渗流速度和流量的解析解,并探讨流体滑移对电渗流速度的影响十分必要。

  • 电位分析 :考虑一个宽度为2h的无限长狭缝,均匀带电,表面电荷密度为σs,内部充满仅含价态为 -z的反离子的幂律流体。考虑离子尺寸影响后,电位ψ由特定方程决定。通过求解线性化的修正泊松 - 玻尔兹曼方程,并结合边界条件,可得到电位的精确解。该线性化解在φ < 1/3且h/λ ≤ 25时有效。
  • 电渗流速度求解 :假设沿负轴向施加均匀电场E,忽略重力和压力梯度,对于充分稳定发展的幂律流体电渗流,仅存在轴向速度u(x)。通过求解动量方程并结合边界条件,可得到电渗流速度的精确解。将电位解代入该方程,可得到盐自由幂律流体通过滑移狭缝的电渗流速度。
  • 结果与讨论
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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