三维爆炸流场与结构响应计算研究——基于人工智能与机器学习

"人工智能-机器学习-爆炸流场及容器内爆流固耦合问题计算研究.pdf" 这篇文档是关于在人工智能领域中，特别是在机器学习应用下，针对爆炸流场及容器内爆过程中流体与固体相互作用问题的研究。这篇博士学位论文由Yajun Zhang撰写，导师为Shengli Xu，发表于2007年，专业方向为流体力学。作者承诺论文内容为原创，并授权中国科学技术大学使用。 论文主要探讨了两个关键问题：一是炸药爆炸产生的三维流场，二是这些爆炸载荷作用下的流固耦合动态响应。在数值模拟方面，研究面临的挑战包括处理高温、高压爆炸气体的膨胀以及结构在动态载荷下的响应。这涉及到流体界面的追踪、多介质交互以及如何设定准确的边界条件，这些都是计算流体动力学领域的难题。同时，结构动力学响应的精确计算依赖于冲击波载荷的准确度，而这个载荷又取决于爆炸流场的精确模拟。因此，研究需要高精度地模拟从炸药爆炸到冲击波传播再到结构响应的整个过程，以构建三维计算软件平台。 论文的章节结构如下： 1. 第一章概述了研究的背景，回顾了相关领域的研究进展，明确了本文的主要内容和创新点。 2. 第二章详细阐述了研究对象，包括爆炸源、爆炸流场以及结构动力学响应的数学模型和状态方程。 通过这些研究，论文旨在为理解和预测爆炸事件中的流固耦合现象提供科学依据，对于安全工程、防灾减灾以及相关领域的技术发展具有重要意义。此外，这些研究方法和技术也有助于推动人工智能和机器学习在爆炸力学分析中的应用，比如通过机器学习算法来优化和加速复杂的流体动力学模拟，提高预测的精度和效率。