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2025年, 第42卷, 第2期
刊出日期：2025-03-25 上一期   
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目录 2025, 42(2): 0-0.  摘要 ( )   PDF(334KB) ( )

综述

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人工智能加速科学仿真、设计、控制和发现 吴泰霖 2025, 42(2): 127-145.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.9020 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(22675KB) ( )   近年来, 随着AI for science(科学智能)的蓬勃发展, 人工智能与各门学科的交叉融合逐渐成为一个显著的科学研究趋势。但是, AI for science所涉及的范围很广、学科众多, 因此, 将其梳理成一个统一的体系能够更好地为初入领域的研究者导航。本文认为, 尽管每一门学科研究的对象、方法看似千差万别, 但人工智能可以为科学研究提供一套普适的范式和方法, 解决各科学领域内的重要问题。本文将从科学仿真、设计和控制、发现三个方面展开综述, 明确任务设置, 梳理当前的代表性工作, 并通过具体的例子, 阐释人工智能如何为科学研究助力, 以期使读者能够更好应用已有的方法, 或者研究新的方法。

研究论文

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基于深度学习的扩散方程扩散系数反问题求解 张延庆, 谷同祥 2025, 42(2): 146-159.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8892 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(7789KB) ( )   物理信息神经网络(PINN)为偏微分方程正反问题数值求解开创了一条具有广阔应用前景的新途径。本文聚焦于扩散方程的扩散系数反演问题。针对固定系数、各向异性系数、空间依赖系数、时空依赖系数以及非线性扩散系数等问题展开了系统研究, 提出了求解各类问题所需的网络结构及求解方法。数值实验表明, PINN方法在求解扩散系数反问题时只需较少的数据即可反演出较为精确的未知系数, 并在一定噪声水平下表现出较强的稳健性。

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基于残差神经网络的激光转塔气动光学效应快速预测 陈周纬宇, 任翔, 张飞舟, 谷同祥 2025, 42(2): 160-170.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8853 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(21925KB) ( )   采用残差神经网络对来流Ma∞在0.3~0.8范围内球柱型激光转塔模型的稳态流场开展机器学习, 建立此范围内任意来流条件下的亚声速/跨声速流场预测, 并针对不同视场角下的光束波前畸变评估此模型的预估精度。学习模型可再现转塔流动中的边界层、流动分离以及分离剪切层等流动特征, 尤其包括跨声速流动中的非锚定激波间断现象。基于预测流场计算的不同视场角下的波前分布与根据传统计算流体力学(CFD)模拟流场的结果基本一致。该机器学习方法为工程领域中激光转塔气动光学效应自适应校正提供了策略。

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基于Cahn-Hilliard相场方程的气体动理学格式 钟豪, 朱炼华, 包进, 郭照立 2025, 42(2): 171-181.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8862 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(5287KB) ( )   在有限体积的框架下, 构造基于Cahn-Hilliard相场方程的气体动理学格式, 其界面通量由Chapman-Enskog一阶近似确定。进一步证明提出的模型可准确恢复至Cahn-Hilliard方程。通过若干算例对该模型进行测试, 并与相应的格子玻尔兹曼方法进行对比。结果表明, 该模型在界面捕捉方面具有较好的精度和数值稳定性。本文的研究拓展了气体动理学格式在相场理论的应用, 并为两相流体系统的模拟提供了方案。

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基于气相扩散模型的液滴蒸发动力学特性 熊天桐, 叶学民, 谢雄飞, 李春曦 2025, 42(2): 182-191.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8854 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(8034KB) ( )   基于润滑理论和气相扩散与液滴蒸发之间的相互耦合作用, 建立液滴在均匀壁温固体基底上蒸发的数学模型, 推导出基于气相扩散模型的液滴厚度演化方程; 结合液滴接触线动力学求解准静态气相场, 通过数值计算分析气相作用下马兰戈尼数(Ma)和佩克莱数(Pek)对液滴蒸发进程的影响。结果表明: 与单边模型相比, 采用气相扩散模型时的液滴蒸发进程更慢、接触半径更小、蒸发速率更低, 其结果与实验结果更符合; 在气相扩散模型下, 减小Ma可增大液滴蒸发速率, 促进液滴蒸发; 增大Pek, 液滴附近的气体密度增大, 液滴蒸发速率加快。

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致密储层压裂液水锁损害定量评价模型及影响因素分析 潘泉羽, 程林松, 贾品, 胡江鹏, 贾志豪 2025, 42(2): 192-201.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8882 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(10522KB) ( )   为定量评价返排阶段致密储层的水锁损害程度, 基于毛管力和相对渗透率随含水饱和度的变化关系, 采用达西公式推导压裂液侵入区气水两相流动方程, 建立致密储层返排阶段压裂液水锁损害定量评价模型。利用泰勒展开的非线性求解方法求解返排阶段侵入区含水饱和度、相对渗透率及渗透率损害率。分析压裂液侵入深度、压裂液黏度、排采压差、应力敏感对水锁损害的影响, 并探索水锁损害对产水产气的影响。结果表明: 当排采压差大于毛管力时, 水锁损害开始逐步解除, 并且排采压差越大, 水锁解除程度越高, 水锁损害程度越低。压裂液黏度、侵入深度、应力敏感系数较大时, 返排阶段解除水锁难度较大, 水锁损害程度较高, 最终将导致气藏采收率降低。

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辐射, 电子和离子能量方程组耦合计算的二阶时间精度分裂算法 李双贵, 杨容 2025, 42(2): 202-210.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8858 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(649KB) ( )   采用二阶向后微分公式时间离散, 分别耦合迭代算子分裂方法和微分算子分裂方法, 构造辐射输运和电子、离子能量方程组二阶时间精度离散方法。采用相同时间精度离散格式, 迭代算子分裂方法数值误差小于微分算子分裂方法。与一阶向后Euler时间离散方法比较, 数值解误差相当时, 二阶时间精度的迭代算子分裂方法时间步长大一个量级, 计算量几乎没有增加, 程序实现容易且健壮性好, 可有效提高ICF物理模型数值模拟的计算效率。

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带非线性阻尼项定常Stokes方程的有限元迭代算法 徐彤, 尚月强 2025, 42(2): 211-223.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8878 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(8316KB) ( )   针对带非线性阻尼项定常不可压缩Stokes问题, 提出两种基于有限元离散的数值迭代算法, 其基本思想是: 首先使用有限元法求解Stokes问题, 得到迭代初始解; 其次, 运用Stokes迭代算法或Oseen迭代算法求解带非线性阻尼项定常不可压缩Stokes问题, 得到有限元近似解。证明算法的收敛性和稳定性, 并给出了相应的误差估计; 通过4个数值实验, 验证了理论分析的正确性和算法的有效性。研究结果表明: 当方程满足稳定性条件时, 两种数值迭代算法都是可行的。

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脉冲源法对次临界系统的适用性和限制条件 高屹, 郑妍, 徐琪, 张晓立 2025, 42(2): 224-231.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8865 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(7027KB) ( )   构造了不含反射层和含轻材料(低原子序数材料)反射层高浓铀次临界模型, 利用蒙特卡罗程序模拟脉冲中子源作用下中子和γ射线输运过程, 通过调整活性区、反射层尺寸和密度, 调整活性区和整个系统的有效增殖因子keff值, 获得不同条件下活性区中子数(对不含反射层系统, 活性区为系统本身)、泄漏γ射线计数率及γ计数率和活性区中子数比值随时间变化关系。研究了脉冲源法对不含反射层和含轻材料反射层次临界系统的适用性和限制条件。研究结果表明: 脉冲源法仅适用于活性区近临界(活性区的keff值接近1)的次临界系统, 活性区越接近临界, 泄漏γ计数率越能准确反映活性区裂变衰减特性。给出了高浓铀次临界模型中确保脉冲源法适用的活性区keff限值, 并讨论了脉冲源法应用于动态次临界系统的可能性。

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磁控忆阻器耦合Hindmarsh-Rose神经元模型及其在DNA图像加密中的应用 赵益波, 杨清, 于程程, 刘明华 2025, 42(2): 232-242.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8850 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(14881KB) ( )   提出一种磁控忆阻器模型, 建立磁感应耦合Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型。通过分岔图、李雅普诺夫指数谱、相位图以及时序图对所构建的神经元模型进行非线性动力学分析, 进而将模型所产生的混沌序列应用于DNA混沌图像加密算法。实验结果表明: 这种电磁感应HR神经元模型在磁感应强度的影响下能够产生多种放电模式和复杂的混沌行为, 并且基于该模型产生的混沌序列具有随机性, 初值敏感性, 遍历性等特点, 应用于混沌图像加密算法中具有较强的安全性。为理解神经元隐藏动力学机制和构建忆阻器神经元网络提供支持, 对神经元相关的病变治疗具有价值。

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电磁辐射下正切型忆阻Hindmarsh-Rose神经网络的动力学研究 代志伟, 韦笃取 2025, 42(2): 243-252.  DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8847 摘要 ( )   HTML ( )   PDF(8775KB) ( )   通过磁控忆阻器的感应电流模拟电磁辐射, 研究电磁辐射效应下Newman-Watts(NW)小世界的正切型忆阻耦合Hindmarsh-Rose(HR)神经网络动力学行为。数值仿真发现: 增大耦合强度会促进神经元之间的同步和改变神经元的放电模式; 当电磁辐射效应作用时, 神经网络对初始值敏感, 同时通过哈密顿能量发现, 电磁辐射会增强神经元放电所需能量。当忆阻耦合与电磁辐射效应共同作用时, 电磁辐射强度越小, 忆阻耦合更能有效地促进网络同步。实验结果表明: 在电磁辐射效应下的正切型忆阻耦合神经网络对初始值状态敏感, 神经网络的同步行为和放电活动与耦合强度、电磁辐射有关。