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第二百九十七章:为等离子体湍流建模 (第1/2页)

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送走了戴维·麦格米伦这位普林斯顿的化学系主任后,徐川重新将精力放回了对超高温等离子体控制上。

这份工作的本质,实际上是对湍流建立一个数学模型。当然,更实际一点,可以说是对等离子体湍流的现象进行研究。

其实如果就难度来说,对等离子体湍流的现象进行研究并不比研究一个七大千禧年难题简单多少。

首先湍流是有名的混沌体系,也是令诸多物理学家、数学家一筹莫展的问题之一,更别提湍流中的等离子体湍流了。

而他要研究的,还不仅仅是等离子体湍流,更是可控核聚变反应堆腔室中的超高温等离子体湍流,难度湍流的基础上拔高了近两个量级。

尽管目前来说他已经对NS方程做了大幅度的推进,在理论上有了一个基础,但想要解决这个问题,依旧难如登天。

数学方面对湍流和NS方程的研究不说,他即便不是第一人,也能排到前三。

关键在于应用,目前在湍流和等离子体流体的应用层面上,大多数做出来的成果都是掺杂了实验经验和一些实验参数的。

比如普林斯顿的PPPL等离子体实验室,就有一套属于自己的唯像模型,请普林斯顿高等研究院中的数学家和物理学家针对PPPL设备做出来的。

这也是普林斯顿能为米国其他研究可控核聚变的实验机构提供帮助的原因。

而想要从数学理论上出发,抛开这些实验经验和实验参数来建立一个统筹模型,难度不是一般的大。

南大,徐川坐在自己的办公室中,手中的黑色圆珠笔在稿纸上涂涂改改的。

【μi(t)=1/T∫t+Tˇt0μi~(t)dt】

【μi(t)=LimT→∞1/T∫t+Tˇt0μi~(t)dt】

对于一道湍流而言,目前数学界最常用的方法就是通过统计平均法统计平均方法来做湍流研讨的开场。

在过去数学家研究湍流时,曾将不规则的流场分解为平均场和不脉动场,同时也引出了封锁雷诺方程的世纪难题。

而湍流的随机性统计平均方法是处置湍流流动的根本手段,这是由湍流的随机性所决议的。

他现在所做的,就是先从平均场和不脉动场进行出发,分别尝试用数学语言来解释两者,并做一个关联。

从这一步出发,或许能完成针对等离子体湍流的模型。

毕竟湍流再复杂,其问题本身从物理学的角度上来说,也不过是主要来源于‘外部环境干扰’和‘本身经典复杂性’两大方面。

外部环境干扰很容易理解,就好比一台车行驶在高速公路上的时候,自身的形状,风阻等因素都会在车尾带来涡流。包括如果在行驶过程中旁边如果有大卡车或者其他车辆经过时,都会形成更复杂湍流体系。

这也是顶级跑车或者赛车会追求车辆的极致外形和极致的流体动力学的原因,因为湍流的存在会增加风阻,消耗更多的动力和降低速度。

当然,这同样是流体力学应用于实际工业的表现。

至于本身的经典复杂性,这则出自经典物理。

在经典物理中,有一种名为‘还原论’的方法,这是九年义务教育中高中时期的内容。

那时候我们学习到物理,会告诉你牛顿定律是从质点出发的,而库仑定律从点电荷出发的,毕奥萨法尔定律是从电流元出发的,振动波动从简谐振子出发.

由简入繁,层层深入,达到理解物质世界的目的。

从牛顿开始,人们坚信,包括浩渺无穷的宇宙都是可以计算的。这就是所谓的计算主义+还原论。

计算主义者认为连人性都是可以计算的,这一点甚至影响到今天人工智能的发展。

而还原论则是将物质一点一点的细分成基本单位,再从基本组元之间的相互作用规律出发建立运动的演化方程。

这听起来似乎很简单,也很容易理解。

但要想从基本组元重构演化方程谈何容易?

就像是高速公路上行驶的汽车一样,它每时每刻都在产生和湮灭涡流和湍流。

尤其是在汽车的尾部,情况更加严重,一辆行驶在高速公路上的汽车,光是自身行驶带来的空气流,最少都包含100000000000个微流单元。

而如果是恰好身边有其他车辆经过时,这个数量会再提升数个量级,少说也能到达十万亿级别的数量。

要对这么多的微流单元结构做分析,还要考虑这些微流单元彼此之间互相造成的扰动,合并成的中大型微流单元,以及消散掉的微流单位,以及每时每刻都在新形成的微流单元。

相信我,对这么多的微流单元进行分析,绝对不是你能在市面上买到的任何计算机能搞定的。

哪怕是超级计算机,也做不到实时分析,因为数据量实在太大了。

而如果要想对这些东西做分析处理,唯一的办法就是建立仿真模拟,俗称CFD。

其基本原理是数值求解控制流体流动的微分方程,得出流体流动的流场在连续区域上的离散分布,从而近似地模拟流体流动情况。

这项技术如今其实已经被广泛的用于了各行各业。

从能动的汽车、飞机、火箭,到不能动的高楼大厦、建筑通风,日常的空调、冰箱等等,全都有它的痕迹。

不过绝大部分的时候,CFD仿真模拟能得到的结果差别很大。

且不说不同CFD方法建立起来的仿真模拟,就是用同一种方法对同一个物体,比如飞机行驶建立起来的仿真模拟都有不同差别的结果。

就好比国内与国外的飞机,并不仅仅差距在发动机上一样,对于流体动力学的应用,也同样有着一段相当明显的距离。

这种差距主要体现在飞机应对危险状况时的反应力,动态平衡等方面。

比如遇到雷暴天气和风暴时,飞机能迅速通过电脑完成对机身平衡的调节。

亦或者体现在战斗机在做那些超高难度动作时,驾驶员对飞机的掌控力等等。别小看那些划过机身表面的流体和湍流,它们对飞机的平衡影响还是相当大的。

而NS方程之所以被无数数学家和物理学家们追求的原因就在于这里。

通过对它的求解,每一个阶段性的成果,都能在未来极大程度的提高人类对于流体的理解。

这些东西能转变成数学模型亦或者其他东西,辅助提升人们对于流体的控制以及应用。

随着对研究的深入,徐川开始全身心的投入进去。

就连研究地址也从南大办公室搬回了别墅,学校中那些才享受了他上课没几天的学子们就再次断了供。

对于可控核聚变反应堆腔室中的超高温等离子体来说,不管是目前主流的托卡马克装置也好,还是仿星器也好,亦或者球形的NIF点火设备也好,里面的等离子体都处于有限的空间中。

而在NS方程的阶段性成果基础上,他开始一点点的整理他从普林斯顿那边带回来的PPPL的实验数据,然后将其代入进去,为数学模型的建立做准备。

这是项相当繁琐的工作,但徐川却发现,这项工作似乎并没有想象中那么的难。

他原本已经做好了在这份工作上卡上几个月甚至一年半载的准备的。但现在,他有些惊讶的发现,截止到目前为止,他的推进似乎都还挺顺利的。

看着书桌上的稿纸,徐川嘴边带着一丝笑容:“看来并没有那么难的样子,或许很快就能搞定这个难题了!”

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