Частицы одномерные и двумерные задач

Вначале построим применительно к потоку сыпучего материала математическую модель взаимодействия твердых частиц и воздуха, определим динамическую характеристику частиц сыпучих материалов, а затем сформулируем основные положения аэродинамики потока материала в закрытых желобах (решим одномерную задачу), раскроем закономерности формирования воздушного потока, эжектируемого струей сыпучего материала (рассмотрим двумерную задачу). [c.39]

Задача. Пусть потенциальная энергия частицы зависит только от одной координаты У х,у,г) = У х). Проверьте, что тогда волновую функцию ф х,у,г) можно искать в виде ф х,у,г) = = ф х)ф2 у,г), где ф2 у,г) удовлетворяет уравнению Шредингера для свободной двумерной частицы, а ф (ж) — одномерному уравнению Шредингера [c.119]

Ограничимся для простоты рассмотрением одномерной задачи о диффузии по направлению оси 0Z. В соответствии со сказанным выше попытаемся построить обобщение полуэмпирической теории турбулентной диффузии на основе нового полуэмпирического предположения, более широкого, чем предположение о марковском характере функции X х, t). А именно, допустим, что марковской является двумерная случайная функция Z(z, t), W(z, ) , где Z z, О—координата жидкой частицы , [c.590]

С помощью метода Монте-Карло моделируются физические события, происходящие при торможении отдельных частиц. Ионы, как отмечалось в 4.2.1 и 4.2.2, тормозятся при ядерных столкновениях и в результате электронного трения. Ядерные столкновения можно описать формулой торможения Линдхарда (4.2). Местоположения рассеивающих атомов мишени, а также значения прицельного параметра выбираются случайными. Результатом моделирования торможения достаточно большого числа частиц является случайное распределение их траекторий. Для описания одномерных профилей имплантируемых ионов достаточно уже тысячи траекторий, тогда как в двумерных задачах для получения удовлетворительных результатов потребуется значительно большее их число или же более тонкая интерпретация результатов моделирования. Поскольку затраты машинного времени при моделировании пропорциональны числу траекторий, то прежде всего желательно оптимизировать скорость вычислений на каждой траектории. Это достигается двумя способами [c.109]

При 1 = 0 из-за множителя возникает особенность. Поэтому следует ожидагь, что решения, получаемые разложением в ряд по 8 (так называемые кнудсеновские итерации, ибо то же самое получается методом итераций, если в качестве нулевого приближения выбрать свободномолекулярное решение), непригодны для малых скоростей молекул. Однако при вычислении моментов при помощи интегрирования функции распределения (см. (5.34)) вкладом медленных частиц обычно пренебрегают, по крайней мере в ограниченной области, поскольку и множитель компенсирует сингулярность. Это остается верным и в задачах с плоской двумерной симметрией, для которых соотношение (9.4) будет справедливо, если заменить 62 одномерной дельта-функцией, а — величиной проекции I на соответствующую плоскость. Если же задача обладает [c.311]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...