IGBT器件级物理模型的FPGA设计与实现及在环验证

基于硬件在环(HIL)仿真,研究了绝缘栅双极型晶体管(IGBT)器件级Hefner物理模型及其求解算法与优化方法,在现场可编程门阵列(FPGA)上设计并实现了Hefner优化模型,并基于PYNQ框架对其进行了在环验证。首先,分析并仿真了Hefner物理模型与其求解算法,提出并训练了一个前馈神经网络用以拟合模型中的一组非线性函数;接着,在FPGA上设计并验证了Hefner优化模型IP核,并使用基于PYNQ框架的FPGA在环验证方法对其进行了板级验证;最后,用IKW50N60H3和FGA25N120两种型号的IGBT器件对IP核进行了实例验证。结果表明,Hefner优化模型能准确地反映IGBT的开关瞬态特性;在Zynq 7020芯片的处理器系统(PS)端运行PYNQ框架,可编程逻辑(PL)端时钟频率为100 MHz时,实现60 000个时间步长的时间为212 s,是软件运行同样次数所用时间(341 s)的62%,FPGA加速明显。

质子交换膜燃料电池多物理场建模及模型参数敏感性分析

受限于外部运行工况及内部多物理场参数的耦合作用机制,质子交换膜燃料电池的精确机理建模成为其研发和应用的瓶颈。该文通过探究燃料电池内部“电-热-流”多场耦合关系,构建准一维电堆动态模型,并基于单参数敏感性和多参数敏感性分析,得到不同模型参数的敏感度指标,完成了建模中部分关键参数的权重分析。为验证模型精度及耦合参数变动对输出特性的影响,在搭建Ballard NEXA 1.2 kW燃料电池测试平台的基础上开展变载及参数变动实验。结果表明,所构建的模型能够较为精确的模拟电堆特性,且对称因子、活化面积和压力系数的变动对电堆输出的影响较大。结果可为燃料电池电堆的测试及改型提供理论基础,并揭示电堆故障及老化过程中主要参数的衰退变化趋势。

隧道突涌水灾害缩尺物理模型试验研究综述

随着我国经济的快速发展,隧道工程建设越来越多地面临着大埋深、高地应力、高地温、高渗透压力等复杂地质环境,运用物理模型试验开展复杂环境下隧道突涌水灾变机理与安全防控研究已成为岩石力学的热点问题。结合近年来国内外针对隧道突涌水灾变缩尺物理模型试验开展的研究工作,重点对该类物理模型的流固耦合相似理论、相似材料研制、渗透压加载方法等内容进行了系统梳理,并对下一步的可能发展方向进行展望。参考部分文献和突水典型案例后,总结了流固耦合相似准则和高地应力下的相似准则、相似材料选用方案及材料配比、试验中的水压加载方案,认为未来关注的重点包括考虑温度场的物理模型试验相似准则的研究和涌水涌泥与突水突泥间渐变过程的研究2个方面。

多簧片结构的磁保持继电器多物理场刚柔耦合仿真模型建立和实验分析

多簧片结构的磁保持继电器衔铁转动引起的触点碰撞、弹跳现象使运动过程复杂,静、动态特性理论分析和仿真模型建立困难。以某型号多簧片结构的磁保持继电器为研究对象,理论分析结构拓扑及工作机理,考虑触点间切入深度,引入狄拉克函数和赫维赛德函数,解决簧片受力分散及触点由于碰撞、弹跳引起的作用力不连续问题;将簧片等效为悬臂梁,基于欧拉-伯努利梁理论建立触簧系统三簧片分段耦合动力学模型。利用Ansys Maxwell引入基于误差的自适应网格划分方法求解电磁机构静态特性;考虑触簧系统簧片运动变形效应,通过ADAMS基于模态理论,构建刚柔耦合动力学仿真模型。基于分段动力学思想,搭建电-磁-机械运动多物理场刚柔耦合仿真模型。利用高速摄像机、电流探头等设计磁保持继电器实验方案,搭建实验平台,测试并分析磁保持继电器触点吸合运动时间、触点压力、弹跳时间、线圈电流,并分析人工装配簧片引起触点压力不同使继电器动作过程存在的不一致性问题,验证该文所提多簧片结构的磁保持继电器特性分段耦合分析方法和多物理场刚柔耦合仿真模型的有效性。

基于储层砂岩孔隙结构的地震岩石物理模型

在实验室内对新疆车排子地区春光油田沙湾组储层砂岩样品进行了系统地震岩石物理实验,在确定储层砂岩中不同孔隙类型组成条件下,基于非接触模型综合考虑储层砂岩孔隙度以及孔隙形状对于干燥岩石骨架弹性性质的影响,并利用实验结果对模型参数进行标定进而建立表征目标储层岩石骨架地震弹性性质的岩石物理模型,模型结果与实验结果吻合良好。依据实验及模型结果,利用喷射流作用模型替代传统Gassmann方程进行流体替换,同样能够较好地对超声频率实验结果进行解释。

数据驱动与物理机制耦合的菜子湖流域水位预报模型研究

菜子湖作为引江济淮工程的关键调蓄湖泊之一,湖泊水位的变化同时受到自然降水和工程调蓄的影响。为了准确模拟及预报菜子湖水位,构建了菜子湖流域四水源新安江模型和菜子湖水位预报的神经网络(LSTM)模型。在此基础上,采用外部耦合的方法,构建了四水源新安江-LSTM耦合模型,进一步将物理机制模型模拟的入湖流量作为补充因子,驱动神经网络(LSTM)模型模拟菜子湖水位,从而实现两种不同模型在湖泊水位预报中的耦合应用。结果得出:直接模拟水位的洪水误差小于0.1 m,耦合模拟水位的洪水误差小于0.02 m,后者相较前者,水位误差精度提升了0.08 m。直接模拟水位验证期的洪水误差在0.02 m之内,纳什系数R^(2)分别为0.89、0.75及0.88,均方根误差RMSE分别为0.034、0.027及0.015;耦合模拟水位验证期的洪水误差在0.015 m之内,纳什系数R^(2)分别为0.91、0.82及0.88,均方根误差RMSE分别为0.019、0.021及0.008。研究结果表明,与单驱动因子得出的结果相比,双驱动因子得出的结果更有效地提高了水位的模拟精度。同时在考虑对应降雨的洪水过程中,数据驱动和物理机制相结合的方法与直接预测水位误差相对比,有效地提高了场次洪水水位预报的精度,得到更精确的模拟结果。为引江济淮工程的调水提供了重要的参考依据,也为相似调水工程的洪水水位预报提供一定的参考。

水冷式集中空调冷源系统多变量耦合物理模型

水冷式集中空调系统是一个多变量耦合的非线性系统,运行数据稀疏程度大,导致基于数据驱动的机器学习模型泛化能力差,全面反映水力与传热机理的物理模型成为当前研究的关键。然而,系统变量耦合复杂,迭代嵌套导致整体计算量消耗巨大,设备启停又导致管路水力结构变化而不得不频繁重构模型等技术难点亟待解决。利用离散变量连续化及模式搜索法,以阻力系数关联支路开度与设备启停,以水泵运行频率关联水泵启停与运行状态,实现将离散变量整合至连续变量,减少迭代嵌套,可实现流量动态分配、水力热力全局耦合计算。该研究构建了冷负荷、冷冻水流量、冷冻水供水温度、冷冻水供回水压差及环境温湿度为外部约束的水冷式集中空调冷源系统多变量耦合物理模型,实现对冷水机组台数、冷冻水泵台数与频率、冷却水泵台数与频率、冷却塔台数与频率等多个独立变量的异步调节。通过综合实验平台验证模型的可靠性,探究了不同工况下的机塔泵运行特性与群控策略。研究表明,冷源系统物理模型仿真结果平均相对误差小于10%,少部分在15%内,单次迭代计算耗时约0.32 s,多变量组合调节可综合权衡各子系统的能效,系统全局优化可最大限度挖掘节能空间,解决传统主观经验控制难以维持稳定节能效果的缺陷,为智能诊断提供理论基础。

海岸植被防护机制的物理模型试验研究进展

基于自然的海岸修复与防护越来越受到人们关注,从海岸植被对水动力及泥沙运动影响机制的物理模型试验研究方面,介绍了试验研究中植被的描述方法,包括植被的分类、材料选择、特性表征等;综述了植被影响下的流场结构、消浪特征、形态阻力相关的研究进展;论述了悬沙浓度分布、泥沙再悬浮、沉积和冲刷模式等泥沙输运方面的研究成果;结合大量模型试验研究,提出了未来的研究趋势。

基于物理约束的分布式神经网络三维地应力预测模型

地应力是油气藏全生命周期中井壁稳定分析、水力压裂设计、地层出砂预防、套损预测防治和油气开采措施制定的重要基础参数.针对缺乏三维地震资料情况下的三维地应力场预测问题,以工区已钻井地应力测井解释结果为基础,建立了一种基于物理约束的分布式神经网络三维地应力预测模型.首先,采用测井解释方法获得工区已钻井地应力单井剖面,并通过Kriging插值构建三维地质模型;其次,将测井数据和三维地质模型的三维空间坐标喂入3个并行的全连接神经网络,引入地应力物理约束条件,提出了数据和物理双约束的条件,进而通过三维空间坐标实现三维地应力场的预测;再次,优选了数据和物理双约束的权重参数,与人工神经网络、支持向量回归、随机森林等三种机器学习模型以及克里金插值模型进行了对比;最后,评价了不同机器学习模型预测地应力的效果.研究结果表明:(1)研究区域的地应力满足潜在正断层应力状态,即垂向地应力>最大水平地应力>最小水平地应力;(2)数据和物理双约束权重参数取值对预测结果有显著影响,当权重参数λ=0.2时,三维地应力预测效果最优;(3)与人工神经网络、支持向量回归、随机森林、克里金插值等模型相比,本文模型预测得到的地层三维地应力和孔隙压力更准确,在工区内测试集预测得到的垂向地应力、最大水平地应力、最小水平地应力和地层孔隙压力的最大相对误差分别为0.63%、7.59%、7.16%、3.21%,而且,本文模型能够更加准确捕捉地应力梯度的三维变化特征,水平井段地应力和地层孔隙压力参数的正态分布特征明显.结论认为,物理约束的分布式神经网络模型能有效融合地形构造与地应力之间的联系,提高三维地应力预测的准确性和可解释性,为油田三维地应力场的预测提供了一种新的思路.

写给物理学家的生成模型

科学研究的本质在于创造。生成式人工智能为更有创意的科学探索打开了无尽的想象空间。作为生成式人工智能的核心,生成模型学习数据样本背后的概率分布,并据此随机采样生成新的样本。生成模型和统计物理在本质上是同一枚硬币的两面。文章从物理的视角介绍扩散模型、自回归模型、流模型、变分自编码器等现代生成模型。生成模型在原子尺度物质结构的生成与设计中展现出巨大的潜力。不仅如此,基于和统计物理的内在联系,生成模型对于优化“大自然的损失函数”——变分自由能具有独特的优势,这为求解困难的统计物理和量子多体问题提供了新的可能。同时,物理学的洞察也在推动生成模型的发展和创新。通过借鉴物理学原理和方法,还可以设计出更加高效、更加统一的生成模型,以应对人工智能领域中的挑战。

利用机器学习与改进岩石物理模型预测页岩油层系横波速度

传统的横波速度预测方法包括经验公式法和岩石物理模型法。前者适用于岩石矿物组分相对单一的储层,且受区域限制等因素的影响,不具有普适性,预测精度较低。后者需要根据不同的实际情况选择合适的岩石物理模型,才能达到预期的目的。大多数机器学习横波速度预测方法基于纯数据驱动,数据集的质量和数量将直接决定横波预测模型精度,并缺乏充分的物理内涵。为此,基于深度神经网络(DNN)的方法,假设研究区储层波传播方程的数学形式已知,通过测井数据训练DNN得到未知的弹性参数,以确立目的层的波传播方程。利用平面波分析法得到相应的纵波、横波速度,实现神经网络与理论模型的结合。此外,针对传统Xu-White模型的不足,考虑随深度变化的孔隙纵横比,提出了改进横波速度预测岩石物理模型。利用研究区较丰富的测井数据,分别采用构建的DNN模型和改进横波速度预测岩石物理模型预测横波速度,并与传统的Xu-White模型预测结果进行对比、分析。结果表明,由DNN模型和改进岩石物理模型均可获得较高精度的横波速度预测结果,且前者的预测效果更好。

堤防漫顶溃决物理模型试验研究进展

随着社会经济的发展,堤防保护区内人口及资产密度不断提高,一旦遭遇极端降雨事件引发堤防溃决,会对人民生命和财产造成重大威胁,因此开展堤防溃决机理和溃堤水流特性的研究对水灾害防治工作具有重要的意义。堤防漫顶溃决物理模型试验是研究堤防溃决机理与溃堤水流特性的重要手段,有必要对该方面众多的成果进行归纳总结,以便更好的开展该领域的研究。本文回顾了近年来有关堤防漫顶溃决物理模型试验所取得的相关研究成果,总结了堤防漫顶溃决试验所用装置及测量设备,并对堤防溃口处水力特征、溃口形态演变以及溃口出流过程三个方面的研究成果进行了梳理。研究发现已有试验成果中对河道内外水动力响应变化规律的认识并不成熟,对堤防溃口水沙运动机理的阐述也不够清晰,继续开展堤防漫顶溃决试验,深入研究堤防溃决机理与溃堤水流特性依然非常必要。

激光维持等离子体多物理场耦合模型与仿真

激光维持等离子体作为一种光照强度高、光谱范围宽、发光稳定的新型辐射光源,在光学检测(半导体晶圆检测)等领域具有重要的应用价值.本文回顾了激光维持等离子体研究的发展历程,介绍了其基本物理过程及数学描述方程,建立了基于多物理场耦合的二维流体模型.利用该模型研究了激光在等离子体中的传播过程,探讨了激光维持等离子体的初始演化过程、能量注入机制、稳态特性及不稳定性等关键问题.通过与高气压氙气等离子体实验结果对比,确定了仿真模型的有效性.相关仿真结果有助于深入理解激光维持等离子体的底层物理机制,为实现光源系统设计、多参数优化提供理论依据.

基于物理参数和BP神经网络的9310钢本构模型研究

采用Gleeble-3800热模拟试验机对9310钢进行了变形量为70%的等温恒应变速率压缩实验,在变形温度为800~1200℃、应变速率为0.01~50 s^(-1)的范围内研究了9310钢的热变形行为。通过不同热变形参数对自扩散系数D和杨氏模量E的影响,建立了基于物理参数的本构模型,同时基于实验数据构建了BP神经网络本构模型。结果表明:9310钢为负温度正应变速率敏感性材料,且流动应力随变形温度的升高和应变速率的降低而减小。基于不同条件构建的物理本构模型和BP神经网络模型的相关系数r均大于0.98,但BP神经网络模型的r值可达0.996,平均绝对相对误差为3.1%。经过流动应力曲线、相关系数和平均绝对相对误差的综合对比,得出BP神经网络模型对预测9310钢的流动行为具有较好的适用性。

圆截面组合桩加固滑坡的作用机理与合理嵌固深度物理模型试验研究

目前在滑坡治理中,大截面人工挖孔桩因存在施工安全隐患大和效率低下等问题已在部分行业领域被限制使用,开展可机械化施工的圆截面组合桩研究已成为新的趋势,但当前对圆截面组合桩变形受力机理与合理嵌固深度的研究尚不够深入。基于自主研发的圆截面组合桩加固滑坡物理模型试验系统,开展了不同工况下圆截面组合桩加固滑坡的物理模型试验,分析了滑体的变形演化过程,研究了圆截面组合桩加固下滑体与抗滑桩的变形受力特征,并对比分析了不同嵌固深度和桩顶连系梁对圆截面组合桩变形特征的影响,揭示了圆截面组合桩加固滑坡的作用机理。结果表明:①滑体的变形演化过程可分为压密、匀速变形、加速变形和变形破坏4个阶段;②前后桩均存在反弯点,反弯点会随着试验进程向桩顶移动,且后桩的反弯点更接近于滑动面;③当一排桩的嵌固深度保持不变、另一排桩的嵌固深度改变时,可将36%的桩长作为合理的嵌固深度;④连系梁使后桩的最大桩顶位移减小了15.6%,而对前桩的影响不大;⑤连系梁的存在降低了滑动面处的最大桩身弯矩,从而使得桩身弯矩分布更加合理。该研究成果有望为圆截面组合桩的设计提供借鉴和参考。

基于物理信息神经网络的气膜冷却湍流模型反演学习

由于气膜冷却问题中湍流的复杂特性,传统雷诺平均(RANS)方法会低估湍流的热扩散强度,导致冷却效果计算不准确。对此提出了一套基于物理信息神经网络(PINN)的湍流建模框架,基于RANS流场和大涡模拟(LES)温度场,建立了数据驱动的湍流普朗特数神经网络模型,在RANS求解器中嵌入该模型,可以动态调整湍流的热扩散强度,获得了与LES高度一致的温度场。结果表明:PINN是构建数据驱动湍流模型的良好方法,对于湍流普朗特数的建模可以有效提升RANS方法对温度预测的准确性。

土钉支护边坡物理模型试验研究进展

为提高工程扰动与自然因素联合作用下边坡稳定性,厘清不同加载条件下边坡土钉支护方式的作用过程及其特点,选取适用于实际工况的最优支护模式及布设工艺,保障边坡结构系统的本质安全。首先,在静力、振动和离心3类受力作用下系统阐述土钉支护物理模型试验过程与结果;其次,对比分析典型边坡支护技术与新型边坡支护方式的特点及适用性;最后,通过复杂环境效应下的物理模型试验,探究海底边坡、台风暴雨边坡及高速远程滑坡3类特殊边坡的变形破坏机制。结果表明:土钉在各类边坡支护中均具有良好的适用性,但对于复杂特殊环境下边坡支护的可靠度与安全系数仍有待提高。实际中需融合新材料新工艺开展组合支护结构研究;同时,加强物理模型试验中的相似材料选取、观测手段创新、特殊环境模拟研究,提高监测数据的高还原度,实现边坡系统的全过程安全保障。

小角中子散射物理模型自动化筛选

小角中子散射(SANS)实验数据的分析过程需要科研人员选择样品对应的物理模型进行迭代拟合来表征样品的结构和属性。目前选择物理模型的方法大多是基于人工经验,分析门槛高、准确率较低。基于标准神经网络模型的小角中子散射实验样品物理模型自动化筛选方法面临着图像缺乏局部特征、类内差异大、类间差异小等问题。设计双模态特征融合卷积神经网络(BFF-CNN)模型,先引入物理感知的傅里叶-贝塞尔变换(FBT)来提取散射图像的全局结构信息,再将原始图像与FBT变换图像通过两个子网络分别进行特征提取与特征融合,以提升神经网络整体的特征表达能力。提出受限Softmax(R-Softmax)损失函数,通过在原生Softmax损失函数的基础上添加惩罚项来限制输入样本被分配到非本真类的概率,可在Softmax损失接近0时缓解梯度的消失问题,进而提高收敛速度。在自建的小角中子散射图像数据集上的实验结果表明,BFF-CNN的预测准确率和平均召回率相比于ResNet-18、PMG等模型提升幅度较大,采用R-Softmax与中心损失函数的联合学习策略后的预测准确率和召回率相比只采用Softmax损失函数提升了5.4和10.5个百分点,具有较好的小角中子散射图像分类效果。

基于“配料法”的渠江流域短时强降水中尺度概念模型及物理量配置

本文利用2010—2020年高空和地面观测资料,基于流型辨识法和配料法,建立了渠江流域短时强降水概念模型,对抬升条件、水汽条件和不稳定条件等物理量特征进行定量分析。结果表明:(1)渠江流域短时强降水按环流形势可分为3类6型,即副高边缘低槽类、高空低槽类、副高控制类三个大类,其中副高边缘低槽类分为低涡切变型、低空急流型和混合型,高空低槽类分为冷锋低槽型和短波槽型,副高控制类只有高空冷平流型。(2)副高边缘低槽类主要集中出现在6—9月,是发生最多的一类,占总个例数的64.5%;高空低槽类是3—5月和10—11月短时强降水的主要类别;副高控制类主要出现在8月,仅占1.7%。(3)副高边缘低槽类短时强降水具有范围大、时间长、降雨强的特点,高空低槽类短时强降水过程累计降水量小于副高边缘型,副高控制类短时强降水范围一般不大,但局地性强,通常还伴有雷电大风等对流性天气。(4)渠江流域短时强降水各类型的中尺度物理量阈值对于提高区域强降水预报水平具有一定的参考价值。

基于物理方法的皮肤创伤动物模型构建及评价指标研究进展

皮肤创伤已成为全球性公共问题,尤其是慢性伤口的难愈合严重影响了患者的健康生活。目前,物理方法构建皮肤创伤动物模型是研究皮肤创面的主要方法,而不同的皮肤创伤动物模型其生物学特点不同。因此,本文通过检索Pubmed、中国知网近5年与皮肤创伤动物模型构建的相关资料,以小鼠、大鼠、其他动物的皮肤创伤模型进行分类,总结并分析了基于物理方法的皮肤创伤动物模型的构建方法及评价指标,并评价不同动物模型的优缺点,旨在对皮肤创伤动物模型的合理构建及药物的研究开发提供思路。