首页期刊导航|力学学报（英文版）
期刊信息/Journal information
力学学报（英文版）
力学学报（英文版）

双月刊

0567-7718

010-62536271

100080

北京北四环西路15号中科院力学所

力学学报（英文版）/Journal Acta Mechanica Sinica(English Series)CSCDCSTPCD北大核心EISCI
查看更多>>是中国力学学会主办的学术期刊，刊登力学和相关交叉学科在理论研究、实验研究及在国民经济中具有创新性的优秀论文，反映力学学科的学术水平，是力学界同仁科学活动的知已和朋友。
正式出版
收录年代

    轻质层对提高陶瓷复合装甲弹道阻力影响的理论与数值分析

    杨尚霖王毅刚张逸之柳占立...
    1-9页
    查看更多>>摘要：陶瓷复合装甲主要由陶瓷层和背板层组成,广泛应用于冲击防护.然而,目前仍缺乏背板层在提高陶瓷复合装甲系统防弹性能方面的定量认识和分析.本文以B4C/UHMWPE双层装甲体系为例,从理论上系统地研究了UHMWPE层在提高陶瓷复合装甲弹道阻力方面的增强机理和适合UHMWPE厚度的选取.开发并验证了预测双层装甲系统剩余速度的理论模型.具体而言,分别从理论上获得与塑性、断裂和摩擦相关的耗散能以及由弹性应变能和动能组成的储存能.理论结果表明,随着UHMWPE层厚度的增加,耗散能单调增加,而储存能则先增加后减少,并会出现一个转折点,这是由于储存能的主导机制由系统固有的最大储存能转变为剩余动能.此外,对于给定的弹道阻力,根据存储能的转变提出了为降低面密度的最佳UHMWPE厚度的参考值,这与陶瓷厚度、冲击速度和弹丸质量有关.本文的研究有助于指导陶瓷复合装甲的轻量化设计.

    Ballistic resistanceBi-layer armorTheoretical analysisOptimal UHMWPE thickness

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    稀薄气体效应对高超声速边界层稳定性的影响

    欧吉辉王晨悦陈杰
    10-27页
    查看更多>>摘要：临近空间高超声速飞行器在跨越大气层飞行时可能经历从连续到稀薄流域.本文基于Navier-Stokes(NS)方程和NS改进模型研究了稀薄气体效应对高超声速边界层稳定性的影响.首先在传统线性稳定性理论(linear stability theory,LST)中引入壁面滑移条件和非线性输运模型,发展了适用于稀薄剪切流的拓展稳定性分析方法.然后重点分析了马赫数10、飞行高度55 km的尖平板绕流,研究了稀薄气体效应(包括壁面滑移效应和剪切非平衡效应)对边界层稳定性的影响机理.结果表明,对于基本流,稀薄气体效应使得边界层变薄,边界层剖面的广义拐点向壁面靠近.对于稳定性,稀薄气体效应通过影响基本流使第二模态更稳定,而通过修正稳定性方程使第二模态更不稳定,综合效应使得第二模态更稳定.然而,对于第一模态,稀薄气体效应始终起不稳定效果.这些结果从宏观角度揭示了近连续流域高超声速平板边界层的稳定性特征.

    Linear instabilityFlat-plate boundary layerRarefied nonequilibriumHypersonicSlip effects

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    沙尘暴中多物理场的结构和耦合特征

    张欢
    28-39页
    查看更多>>摘要：沙尘暴是典型的分散两相大气湍流,其中沙尘颗粒高度带电.虽然在单相高雷诺数湍流中已经确认存在超大尺度运动(very-large-scale motions,VLSMs),但在沙尘暴中,尤其是涉及湍动电场方面的研究还相对较少.在本文中,利用大气表面层内现场观测数据,我们证明沙尘暴的风速、直径小于10微米的沙尘颗粒浓度(PM10沙尘浓度)和电场存在大致相同大小的VLSMs.此外,我们发现这些多物理场在VLSMs尺度上具有最大的线性耦合,线性相干谱在0.5-0.8之间.通过传递熵分析,我们进一步证明风速和PM10沙尘浓度在波数k1=0.002 m-1处具有最大的非线性耦合,而PM10沙尘浓度和电场在k1=0.15 m-1处具有最大的非线性耦合,这表明风场-粉尘和粉尘-静电相互作用之间存在不同的非线性耦合行为.我们的研究结果揭示了沙尘暴中多物理场的结构和耦合特征,从而为理解复杂的分散两相湍流流动提供了关键信息.

    Very-large-scale motionsElectric fieldsParticle-laden flowDust storms

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    调控管道声波以主动抑制高精度喷墨打印中的次级液滴

    李德格孙丽李子豪武鑫磊...
    40-53页
    查看更多>>摘要：按需喷墨打印技术主要依赖于通道内的声波来实现液滴的喷射,其在气体环境中的各前沿领域发挥了不可取代的作用.喷墨打印液滴直径通常在20-100微米范围内,难以进一步减小.对于管道声波触发的受约束界面的振动而开发的新兴的液中高精度打印技术,其可以产生小于喷嘴直径数十倍的液滴,并可以灵活地调整液滴尺寸.然而,当激励很强的时候,受约束界面的残余振动会产生次级液滴,进而影响打印的均一性.在此,本文提出了通过调控管道声波进而调控界面行为的策略,在实现显著主振动的同时有效抑制残余振动.基于实验现象构建了数学模型以描述界面行为是如何调控的,回波时间对界面振动的影响,残余振动影响后续主振动和主液滴的机制都得到了较好的解释.本文的工作为通过调控管道内的声波来调控液滴尺寸和改善打印精度提供了理论指导,并证实了其实际应用的潜力.

    Confined interface vibration inkjetResidual vibrationAcoustic modulationSecondary droplet suppression

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    EA模型在海洋的速度横向时空互相关函数中的应用

    梁长荣尚晓东陈桂英何晓舟...
    54-60页
    查看更多>>摘要：椭圆近似(EA)模型是从单个点的时间波动数据中推断空间波动数据的重要方法,它已在室内实验剪切场的纵向时空互相关函数C(r,τ)得到验证并被广泛应用.在这里,我们研究了EA模型在海洋流场中的有效性,并介绍了其在横向时空互相关函数G(r,τ)中的应用.结果表明,EA模型在海洋的速度场中是有效的,即G(r,τ)具有G(rE,0)的尺度形式,其中rE=[(r-Uτ)2+(Vτ)2]1/2,U和V是与内波垂直相速度相关的两个特征速度.基于EA模型,我们可以获得海洋的垂直波数能谱,并估计海洋的泰勒微尺度和雷诺数.

    Elliptical approximation modelSpatial fluctuationsTemporal fluctuationsSpace-time cross-correlation functionsTaylor micro-scale

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    平板湍流边界层湍动能时空多尺度分布特征与典型结构

    王芊翔范子椰岳巾会白建侠...
    61-71页
    查看更多>>摘要：应用四相机阵列高时间分辨粒子图像测速系统,测量平板湍流边界层7.26δ0.99×1.18δ0.99大视场瞬态速度场的大样本时间序列,实验雷诺数Reτ=1046.在所有法向层沿流向方向进行空间多尺度连续小波变换,根据分尺度小波系数得到湍动能随脉动空间尺度和法向位置的分布;同时对每个空间点脉动速度时间序列在时间上进行多尺度连续小波变换,根据分尺度小波系数得到湍动能随脉动时间尺度和法向位置的分布;计算出去除多尺度相干结构前后的平坦因子随脉动空间尺度和法向位置的分布.使用空间小波系数过零点法对流场的湍流结构进行检测,用条件采样和空间相位平均的方法获得各尺度不同法向位置湍流结构的空间典型拓扑,发现湍流小尺度结构涡量的空间拓扑呈现沿流向和法向正负交替的四极子结构,流线表现为鞍点和焦点组成的动力系统,肯定了湍流小尺度结构的普适性;计算去除相干结构前后的标度指数ζ(p),发现多尺度相干结构是引起奇异标度律的原因.

    Arrayed TRPIVTurbulent boundary layerCoherent structureWavelet transformScaling law

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    神经网络增强SED-SL建模应用于翼型绕流湍流计算

    黄文霄刘溢浪毕卫涛高毅卓...
    72-86页
    查看更多>>摘要：本文采用SED-SL-RBF的新型建模方法,利用有限NACA机翼的空气动力学数据增强了 SED-SL(壁湍流的结构系综动力学-应力长)模型,构建了机翼上湍流边界层的多层结构(MLS),并利用机器学习从实验数据中重建模型参数.该方法应用于九种不同类型的NACA机翼上的湍流,具有广泛的雷诺数和攻角范围.研究采用RBF(径向基函数)神经网络重建模型参数(l∞0和y∞buf),并将其应用于SED-SL的CFD数值计算.相较Menter SST湍流模型,SED-SL-RBF模型提升了在同样几何形状和流动条件下升力和阻力系数的预测精度.预测升力系数CL的精确度超过了95％,而预测阻力系数CD的误差则小于6 count.神经网络增强的SED-SL模型对压力场的预测精度也非常高.NACA 2421的MLS参数表现出不随攻角变化的相似性,并可视其为由雷诺数刻画的函数.该结果表明,NACA 2421的MLS参数与失速前的攻角大小无关.该相似行为为模拟各种物理条件下的机翼流动提供了一种可行的方案.未来期望整合数据以揭示模型参数方面的模型内在差异,从而将SED-SL-RBF模型的适用性扩展到更广泛的流动场景.

    Structural ensemble dynamicsRANS modelTurbulent boundary layerMachine learningNeural network

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    关于不可压缩黏性流中边界涡量产生的物理机制

    陈涛王成跃刘天舒
    87-98页
    查看更多>>摘要：本文围绕不可压缩流动中边界涡量产生这一有争议的话题展开讨论,指出边界涡量产生必须是一个有黏过程,并从宏观和介观角度系统地反驳了无黏论.黏性不仅参与边界涡量的扩散,而且在它的产生过程中起到了实现无滑移边界条件的作用.Lyman涡量流可看作是Lighthill-Panton-Wu边界涡量流的一部分,提供了边界涡量动力学的一种可选择解释.与现存的无黏边界涡量产生观点不同,我们认为黏性对Lyman涡量流的产生是必不可少的.表面压力分布的形成是无黏过程,而压力梯度产生边界涡量流则是一个有黏过程,这两个基本过程的时间间隔与分子弛豫时间同量级.本文进一步提出从Boltzmann方程的角度来阐明黏度的关键角色以及各种相关物理概念之间的内在联系.对于无滑移边界下的连续流,无黏欧拉理论中滑移速度的物理载体是边界物质涡层中的涡量.有趣的是,本文指出Lyman涡量流也适用于滑移流模式,其黏性机理隐含在有非连续流效应的Knudsen层中.因此,一个包含边界涡量产生和机翼环量形成的完整物理图像必须建立在有黏流动的基础之上.

    Boundary vorticity creationViscosityNo-slip boundary conditionBoltzmann equationSlip velocity

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    不同尺寸橡胶/帘线H型拉拔试验界面参数的归一化处理评价方法

    王琮文肖驰代玉静王君...
    99-108页
    查看更多>>摘要：H型拉拔试验被广泛应用于橡胶/帘线复合材料界面粘结强度的估算.然而,目前的国际标准只要求在橡胶/帘线H型拉拔试验中记录拔出力的大小,并强调从不同尺寸的样品中获得的结果不具有可比性.在本文中,我们研究了不同尺寸橡胶/帘线试验样品的H拔出结果的可比性,并提出了一种归一化的评价方法来处理这些结果.分别对尺寸为5 mm、6.4 mm、10 mm的试验样品进行橡胶/帘线H拉拔试验(尺寸为7.5 mm、8.5 mm的试件结果作为支撑性试验).在试验结果的基础上,采用有限元法内聚单元模型对界面粘结强度进行了分析,所得出的内聚力参数比国际标准中所规定的拔出力更能准确地反映界面粘结性能.因此,采用内聚单元法能够更合理地比较不同橡胶/帘线试样的界面粘结强度.我们首先基于6.4 mm尺寸样品的试验结果建立有限元模型,并确定满足条件的内聚单元参数,然后将其应用于其他尺寸的样品模型.尽管试验样品的尺寸大小在变化,但在保持内聚单元参数不变的前提下,模拟结果与试验结果仍然保持良好的一致性,这表明内聚参数不受样本尺寸的影响.在此基础上,我们提出了一种归一化方法,使不同尺寸样品的橡胶/帘线H拉拔试验的结果具有了可比性.本文提出的归一化方法是对现有国际、国内标准实验方法的扩展.

    RubberCompositesFinite element methodCohesive elementsH pull-out test

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    单向复合材料均质化弹性性能预测的集成学习模型:基于SHAP方法的可解释性分析

    王文照赵云妹李岩
    109-122页
    查看更多>>摘要：本研究提出了一种可解释的集成学习(EML)数据驱动方法,用于快速预测单向纤维增强复合材料的均质化弹性性能.我们选择了三种机器学习模型——随机森林(RF)、极端梯度提升机(XGBoost)和轻量梯度提升机(LGBM)来构建EML模型.基于实验并建立微观纤维分布的概率统计模型,结合有限元仿真,建立了反映纤维随机分布特征的代表性体元(RVE)模型,并创建相关数据集.通过准确性、效率、可解释性和泛化性等指标对EML模型的性能进行了全面评估,研究结果表明:(1)EML模型有效提升了基机器学习模型的预测精度(R2=0.962,MSE=5.41);(2)我们使用基于合作博弈理论的SHAP可解释性方法对预测结果进行了分析,其中,全局解释发现纤维的体积含量是影响复合材料均质化弹性性能的决定性变量,而局部解释阐明了输入特征对预测结果的关键影响机制;(3)EML模型在实验数据上表现出良好的泛化能力,计算结果与实验数据吻合度高,实现了复合材料均质化弹性性能的高效精准预测.

    Composite materialsHomogenizationEnsemble learningInterpretationModel generalization

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据