Глава 897 Пришло время снова немного шокировать отрасль...
В электронном письме, которое только что отправила Мариам Мирзахани, она упомянула «идею использования людей в обратном порядке для доказательства гипотезы Пуанкаре».
Но на самом деле, если говорить точнее, метод набора уровней ближе к алгоритму обучения обратного многообразия.
Конечно, на самом деле это не так, но обобщить это можно следующим образом.
Алгоритм обучения Multifold преобразует многомерные данные в низкомерные, что упрощает их понимание человеком.
Метод набора уровней проецирует низкоразмерные данные в высокоразмерные для упрощения компьютерных операций.
В области численных вычислений это «новый» алгоритм, который был предложен только в конце 1980-х годов, но сфера его применения включает, помимо прочего, распыление жидкости, испарение, горение, расчет материала поверхности, распознавание изображений... Короче говоря, он похож на многообразия. Обучение почти всеобъемлюще, поэтому его быстро продвинули в различные области.
В официальной версии также введено несколько типичных методов установки уровня, включая TORCMultiphysics.
Однако проблема в том, что существующий метод установления уровня, даже после усовершенствования, может обеспечить лишь «близкое» сохранение в пределах определенного интервала.
Это очень неприятная проблема.
Особенно в его основной области применения — расчетах двухфазных потоков.
Потому что в большинстве случаев две жидкости, участвующие в задачах двухфазного потока, можно считать взаимно несмешивающимися, а это значит, что используемый метод должен эффективно поддерживать сохранение массы каждой фазы.
Следовательно, текущий алгоритм установки уровня подвержен сильным колебаниям и даже расхождениям в расчетах времени длинной колесной базы.
Это должна быть лучшая часть алгоритма установки уровня.
Например, в предыдущем процессе проектирования камеры сгорания турбовентиляторного двигателя 10 Чан Хаонан объединил метод объема жидкости и метод установки уровня для расчета дисперсионного поведения авиационного топлива после выхода из распылительного сопла.
Результат...
Полезно, но не очень.
По сравнению с относительно «простыми» расчетами однофазной жидкости в компрессорной и турбинной частях, проектная группа получила наименьшее руководство в процессе проектирования камеры сгорания и была вынуждена принять старый метод объединения большого опыта с пилотными испытаниями.
Это также приводит к тому, что более 60% времени и денег тратится на тестирование на уровне компонентов.
К счастью, благодаря ограниченному объему камеры сгорания авиационного двигателя с малой степенью двухконтурности, продолжительность процесса диффузии не особенно велика, поэтому результаты расчетов не слишком шокируют, а показатели производительности, достигаемые турбовентиляторным двигателем 10, действительно низкие по сравнению с его превосходной общей конструкцией, так что в конечном итоге это ни на что не повлияло.
Но если в будущем мы займемся более крупными моделями с более продвинутыми данными, то такие гиганты, как GE9X.
Или другой сценарий применения, ракетный двигатель —
Независимо от того, жидкое это топливо или твердое, ракетные двигатели должны иметь собственное топливо, поэтому они в гораздо большей степени, чем аэрокосмические двигатели, полагаются на процесс сгорания-впрыска.
Тогда эту проблему сохранения природы еще предстоит решить.
Конечно, поскольку название этой статьи «Метод...», это означает, что она определенно не является теоретическим решением как симптомов, так и несимптомов.
Он применим только в определенных конкретных сценариях применения.
Однако даже в этом случае это огромное улучшение для текущего метода установки уровня.
[...В этой статье будет предложен метод сохранения уровня для решения задач двухфазного потока с расходящимися полями свободной скорости, а также в процессе будет разработан эффективный метод обработки граничных условий Робина на нерегулярных интерфейсах в сочетании с фазовым анализом интерфейса. Метод переменного решения используется для рассмотрения влияния формы жидкости и внутренней циркуляции на тепло- и массоперенос...]
【Сначала предположим, что любая область Ω, и ее подобласти Ω1 и Ω2, и Ω2=Ω/Ω1. Γ является интерфейсом, который делит Ω, и функция регуляризации Φ (обычно гладкая функция Хевисайда) построена для неявного представления Γ, так что при прохождении через Γ Φ быстро изменяется от 1 до 0, и в подобласти Ω1, то есть Φ≈1, а в подобласти Ω2, то есть Φ≈0, поэтому Γ обычно устанавливается на уровне 0,5 набора Φ. При расчете мы надеемся, что форма интерфейса может быть сохранена даже при наличии небольших возмущений... 】
【…】
Время шло быстро, руки Чан Хаонаня быстро стучали по клавиатуре.
Однако примерно через двадцать минут Чан Хаонан перестал печатать.
Подумав немного, он достал дискету, скопировал на нее только что написанный документ, затем встал и пошел прямиком в компьютерный зал.
На самом деле, разработанный им метод не является математически сложным. По сути, это процесс повторной инициализации, который восстанавливает значение ψ в уравнении уровня, решая устойчивое решение вязкого члена, чтобы поддерживать сохранение.
Причина, по которой никто никогда не касался этого вопроса в прошлом, заключается в том, что его трудно реализовать с точки зрения конкретных методов расчета.
Например, традиционный метод построения сетки трудно адаптировать к высокоскоростному изменению двухфазной жидкости на декартовой сетке.
Но для Чан Хаонана, который после своего возрождения сначала сосредоточился на численных расчетах и руководил всем процессом разработки программного обеспечения и проектирования алгоритмов TORC Multiphysics, это не было проблемой.
По его оценке, после внедрения метода конечно-элементной дискретизации с адаптивной сеткой эффективность расчетов в принципе может быть гарантирована.
Если же вы хотите управлять им посредством неавтономного программирования, а простой формы взаимодействия через графический интерфейс, то вам, вероятно, придется подождать до следующего крупного обновления версии TORCH Multiphysics...
Просто…
Прошло почти три с половиной года с момента выхода первой пробной версии TORCH Multiphysics.
Что касается программного обеспечения, то пока вы его продаете, код невозможно скрыть ни при каких обстоятельствах.
Даже если Чан Хаонан создаст три версии с разными пороговыми значениями, это в лучшем случае лишь немного задержит процесс.
В конце концов, есть десятки тысяч людей, которые имеют доступ к профессиональной обновленной версии программного обеспечения. Как только база станет большой, ожидается, что новости просочятся.
Более того, конкурирующие продукты не просто бесплатны.
Короче говоря, начиная примерно с 2000 года, программное обеспечение, такое как Materials Studio, ANSYS Fluent и COMSOL Multiphysics, также начало догонять по вычислительной эффективности и производительности. Хотя все еще есть дистанция от пионера TORCH Multiphysics с точки зрения общей производительности, в их соответствующих областях знаний уже есть Квалификации, чтобы конкурировать.
Хотя последняя по-прежнему прочно занимает первое место по доле рынка благодаря своей широкой сети забросов в последние несколько лет и услугам численных расчетов, предоставляемым Torch Group, ее преимущество, безусловно, будет становиться все меньше и меньше в долгосрочной перспективе.
Поэтому план работы, представленный Torch Group в феврале, включал в себя новое крупное обновление версии, выпуск которого, как ожидается, состоится в конце 2001 или начале 2002 года.
Настало время представить декартову сетку и этот новый тип метода уровня.
«Пришло время тебе снова почувствовать страх…»
Чан Хаонан резко нажал клавишу Enter, затем откинулся на спинку стула, посмотрел на процесс вычислений, отображаемый на экране, и сказал себе.
Однако в этот момент неподалеку от него вдруг раздался любопытный женский голос:
«Э-э… какой страх?»
В этот момент Чан Хаонань почувствовал, как его кровь застыла в жилах.
За пять лет с момента его возрождения его только один раз ударили неосознанно, и его поймали с поличным.
Не спрашивай, просто спрашивай: мужчина останется мальчиком, пока не умрет.
Чан Хаонан изо всех сил старался сдержать серьезное выражение лица, а затем обернулся.
Увидел Яо Мэнна, одетую в светло-розовый шерстяной свитер, входящую в дверь.
отлично.
На таком расстоянии она должна была услышать лишь несколько обрывков слов.
"ничего."
Чан Хаонан спокойно ответил:
«Я имею в виду, что нельзя бояться только потому, что направление исследования сложное».
«Ну... это правда».
Яо Мэнна на самом деле не знала причины и легко отбивалась от нее.
Более того, он затем проявил инициативу и сменил тему:
«Я только что вернулся из кафетерия, но не увидел тебя в офисе, поэтому решил, что ты в компьютерном зале».
«Ланч-бокс висит на дверной ручке вашего офиса. Не забудьте съесть его, когда закончите».
Эта ситуация заставила Чан Хаонаня внезапно вспомнить сцену, когда он впервые увидел Яо Мэнна после того, как тот переродился.
В старом компьютерном зале также проводилось занятие, где все вместе обедали.
Просто Чжан Мань, похоже, в тот момент купил ланч-бокс...
На мгновение Чан Хаонань невольно предался воспоминаниям.
«Профессор Чан?»
Яо Мэнна посмотрела на Чан Хаонаня, который внезапно отвлекся, и неуверенно позвала:
"ой…"
Чан Хаонан внезапно проснулся и взглянул на компьютер, который производил вычисления.
Результаты будут доступны через некоторое время.
«Забудь об этом, пойдем поедим…»
После выступления он встал, оделся и вышел из компьютерного класса вместе с Яо Мэнна.
(Конец этой главы)
