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四川大学学报. 自然科学版, 2011 作者对一类广义对称正则长波(GSRLW)方程的初边值问题进行了数值研究,提出了一个两层有限差分格式,该格式合理地模拟了初边值问题的守恒性质,得到了差分解的存在唯一性,并利用离散泛函分析方法分析了该格式的二阶收敛性与无条件稳定性.数值结果表明,本文作者所提供的格式是可信的.
胡劲松, 胡朝浪, 胡兵
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二次侧水位对自然循环蒸汽发生器倒
He jishu核动力装置在自然循环条件下蒸汽发生器内会发生单相倒流，单相倒流对自然循环流动阻力和蒸汽发生器传热能力都产生了很大影响。为了从普适性的角度研究蒸汽发生器二次侧水位对单相倒流的影响，本研究建立了无量纲守恒方程。基于无量纲守恒方程，采用微扰理论获得了考虑二次侧水位的单相倒流临界点理论模型，在分析了二次侧水位对倒U型管压降的基础上，进一步分析了不同管长、无量纲阻力数、无量纲传热数条件下二次侧水位对临界点的影响，并以AP1000核电厂蒸汽发生器为研究对象，采用系统分析程序验证了理论分析正确性。研究结果表明 ...
沈 梦思 +3 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2005 利用在局域密度近似下的第一原理平面波赝势方法以及应用TM和HGH两种模守恒赝势,计算了在一定晶格常数范围内铝的面心立方结构的能量与体积关系.在准谐近似下引入德拜模型,用两种赝势计算了不同的热力学特性,如体积弹性模量、物态方程、热膨胀等,比较了两种赝势计算出的结果,在通常情况下,两种赝势计算的结果差别不大,在有些情况下两者的差别比较明显,但计算结果都与有效的实验值相符合.
吴海英, 程新路, 张红, 刘子江
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Huli yanjiu, 2005 对我院护理人员从业满意度、职业生涯潜在威胁的分析,认为护理管理者在重视护理学科发展的同时,换个角度审视并理性思考护理人员中存在的不可回避的“职业枯竭”问题,以利从容应对,有效规避。提出保持“资源守恒”,个人用正确的方法应对压力,护理管理者全方位介入是解决护理人员“职业枯竭”问题的关键。
张萍
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Taiyuan Ligong Daxue xuebao以《传递之歌》的创作与解读为线索，探讨化学工程学科从经典“三传一反”范式向“场流信息”框架演进的逻辑必然。文章系统阐述了“传递为纲”的认知价值、“守恒定律”的哲学根基，以及“场流协同”所蕴含的系统思维，进而提出“场流信息”作为化工学科在数字化智能化时代的范式拓展——它将物理场、物质流与信息流纳入统一框架，实现从“描述与设计”到“感知与调控”的跃升。这一演进不是对经典的否定，而是对学科本质的更深层回归。
郝晓刚
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四川大学学报. 自然科学版, 2015 本文对具有耗散项的对称正则长波(SRLW)方程的初边值问题进行了数值研究,提出了一个两层隐式拟紧致差分格式,该格式合理地模拟了问题本身的两个守恒律,得到了差分解的存在唯一性,并在差分解的先验估计的基础上用能量方法分析了该格式的二阶收敛性与无条件稳定性.数值结果表明该格式的精度明显优于一般的二阶格式.
郑茂波, 胡兵
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Gaoya dianqi, 1977 本文探讨了具有长管路和多个并联支路液压机构的工程计算法。在应用能量守恒原理和对流体运动规律作适当简化后,建立了考虑长管油流质量的单回路液压机构工作缸活塞运动方程,求解出活塞一般运动规律。在单回路方程的基础上,给出了计算具有多个并联支路液压机构工作缸活塞运动特性的工程计算方法——“比例简化法”。
白佑同
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四川大学学报. 自然科学版, 2015 为了更有效地预测城市路网交通流量,本文提出了一种城市道路交通预测模型.该模型基于网络层析成像(Network Tomography,NT)技术建立生成树,采用期望最大(Expectation Maximization,EM)算法得到路网子网车流概率分布,再结合路网子网中流量守恒原则,对待预测路段流量进行推测.实验结果表明,该模型优于现常用的人工智能模型,对城市交通流量预测更为有效,且提高了预测精度.
代雨婷, 王俊峰
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四川大学学报. 自然科学版, 2011 作者对一类广义对称正则长波方程的初边值问题进行了数值研究,提出了一个带有加权系数θ的平均隐式差分格式,格式模拟了初值问题的守恒性质,得到了差分解的存在唯一性,并利用离散泛函分析方法分析了该格式的二阶收敛性与稳定性.数值结果表明,该格式是可信的,且适当地调整加权系数θ,可以使计算结果具有更高的精度.
郑茂波, 胡劲松, 胡兵
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四川大学学报. 自然科学版, 2013 我们对具有耗散项的对称正则长波方程的初边值问题进行了数值研究,提出了一个带有加权系数θ的两层Crank-Nicolson差分格式,格式合理地模拟了问题本身的两个守恒量.在差分解的先验估计基础上我们用能量方法分析了该格式的二阶收敛性与无条件稳定性.数值试验表明该方法是可信的,且适当调整加权系数θ可以大幅提高格式的计算精度.
晏力, 胡劲松, 王正华, 林雪梅
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