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PBL教学模式下力学与热学实验课程数字化建设研究——以桥梁振动实验为例 认领 引用
1
作者 于婷婷 倪晨 +3 位作者 刘斐 关佳 魏振博 何雨华 《物理与工程》 2026年第2期21-27,共7页
为贯彻落实《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》中关于“拔尖创新人才培养”的战略要求,针对大学一年级力学与热学实验课程中验证性实验占比高、学生创新能力不足的痛点,本文以桥梁振动实验为例,系统探讨了基于PBL(Problem Based Le... 为贯彻落实《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》中关于“拔尖创新人才培养”的战略要求,针对大学一年级力学与热学实验课程中验证性实验占比高、学生创新能力不足的痛点,本文以桥梁振动实验为例,系统探讨了基于PBL(Problem Based Learning)教学模式的数字化实验建设与实践成效。研究并构建“问题导入—分组讨论—实验验证—展示汇报—评价反思—拓展探索”六环节闭环教学流程。学生在实验改进、创新设计等拓展研究中的主动性与解决复杂问题的能力显著增强。研究证明,PBL模式能够有效促进力学与热学实验由“验证”向“探究”转型,为高校物理实验课程培养拔尖创新人才提供了可复制、可推广的范例。 展开更多
关键词 PBL教学模式 创新能力 实验研究 拔尖人才培养
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二维瞬态非线性热传导问题的数值流形法求解 认领 引用 被引量：1
2
作者 张丽美 聂治豹 +3 位作者 张楠 郑宏 赵帅星 杨龙 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2026年第5期589-604,共16页
数值流形法(numerical manifold method,NMM)通过引入两套覆盖系统:数学覆盖用于构造单位分解函数;物理覆盖用于构造局部逼近函数,有效实现了连续与不连续问题的统一处理.该文深入研究了NMM在二维瞬态非线性热传导问题的应用.首先,根据... 数值流形法(numerical manifold method,NMM)通过引入两套覆盖系统:数学覆盖用于构造单位分解函数;物理覆盖用于构造局部逼近函数,有效实现了连续与不连续问题的统一处理.该文深入研究了NMM在二维瞬态非线性热传导问题的应用.首先,根据瞬态非线性热传导的控制方程、初始条件以及边界条件,建立了初边值问题的弱形式.随后,提出了温度场的NMM近似表达式,采用Galerkin法推导出全局离散格式.在时间离散方面,采用Euler向后差分法,并结合Newton-Raphson迭代法求解了最终的代数方程组.通过对具有不规则边界和含孔洞的不连续板等典型算例进行模拟,结果表明NMM不仅计算精度高(最大的误差不超过0.6%)、鲁棒性好,更能有效处理复杂几何形状和不连续性板,为该领域的数值计算提供了一种高效的新方法. 展开更多
关键词 非线性热传导 数值流形法 Galerkin法 Newton-Raphson法 温度场
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CBLP教学法在理工科课程中的应用——以《热学》为例 认领 引用
3
作者 曲波 《大学物理》 2026年第2期26-30,共5页
案例教学法作为一种以实例为基础的教学方法,在人文社科领域已得到广泛应用并取得显著成效,但在理工科骨干基础课程中的应用仍处于探索阶段.本研究以《热学》课程为例,系统探讨Case-Based Learning for Physics(CBLP)教学法在理工科本... 案例教学法作为一种以实例为基础的教学方法,在人文社科领域已得到广泛应用并取得显著成效,但在理工科骨干基础课程中的应用仍处于探索阶段.本研究以《热学》课程为例,系统探讨Case-Based Learning for Physics(CBLP)教学法在理工科本科基础课程(以《热学》为例)中的理论基础、实践路径与教学效果.通过设计一系列典型热学案例,在教学过程中引导学生先分析案例、自主探索解决方案,再系统学习相关理论知识,最后回归案例验证与拓展,形成"案例-理论-应用"的完整教学闭环.教学实践表明,CBLP教学法能够有效提升学生的学习主动性、批判性思维和知识应用能力.本研究还进一步分析了CBLP教学法实施过程中面临的挑战及相应的解决策略,为CBLP教学法在理工科基础课程中的推广应用提供了实践依据和理论参考. 展开更多
关键词 案例教学法 热学 理工科基础课程 教学改革 CBLP
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Erratum:Data-Driven Prediction of Thermal Conductivity from Short MD Trajectories:A GCN-LSTM Approach [Chin.Phys.Lett.43 020801 (2026)] 认领 引用
4
作者 Shihao Feng Haifeng Chen +2 位作者 Jian Zhang Meng An Gang Zhang 《Chinese Physics Letters》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第3期380-380,共1页
In our recently published paper,[1]a typesetting error occurred during the production process.Figure 1 in the published version was incomplete.The processing of molecular dynamics(MD)simulation data into graph-structu... In our recently published paper,[1]a typesetting error occurred during the production process.Figure 1 in the published version was incomplete.The processing of molecular dynamics(MD)simulation data into graph-structured representations in the left bottom panel of thefigure was inadvertently omitted. 展开更多
关键词 typesetting error production processfigure short MD trajectories GCN LSTM molecular dynamics simulation thermal conductivity graph structured representations data driven prediction
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Data-Driven Prediction of Thermal Conductivity from Short MD Trajectories:A GCN-LSTM Approach 认领 引用
5
作者 Shihao Feng Haifeng Chen +2 位作者 Jian Zhang Meng An Gang Zhang 《Chinese Physics Letters》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第2期282-299,共18页
We propose a data-driven framework for rapid prediction of thermal conductivity in solids based on shorttime molecular dynamics(MD)simulations.By converting atomic configurations into graph representations,a graph con... We propose a data-driven framework for rapid prediction of thermal conductivity in solids based on shorttime molecular dynamics(MD)simulations.By converting atomic configurations into graph representations,a graph convolutional network(GCN)is used to extract spatial features,which are then processed by a long short-term memory(LSTM)network to capture the temporal evolution of physical properties.The framework is validated using equilibrium MD simulations of germanium at 1000 K across various system sizes.With sizespecific normalization and optimized hyperparameters,the model accurately predicts the converged thermal conductivity,achieving results consistent with experimental data.Notably,the proposed method significantly reduces computational time by up to 800-fold at large system sizes,which demonstrates its potential to accelerate thermal transport simulations in solid-state systems. 展开更多
关键词 equilibrium md simulations molecular dynamics long short term memory data driven prediction graph representationsa graph convolutional network gcn thermal conductivity extract spatial featureswhich
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非线性稳态热传导问题的数值流形法 认领 引用
6
作者 张丽美 殷跃平 +4 位作者 郑宏 朱赛楠 魏云杰 张楠 杨龙 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2026年第2期181-191,共11页
利用数值流形法具有统一解决连续和非连续问题的优势,进行了非线性稳态热传导问题分析。首次构建了基于NMM的非线性稳态热传导离散格式,并采用Newton-Raphson迭代算法对非线性方程组进行求解,从而实现了问题域内温度场和热流量场的精确... 利用数值流形法具有统一解决连续和非连续问题的优势,进行了非线性稳态热传导问题分析。首次构建了基于NMM的非线性稳态热传导离散格式,并采用Newton-Raphson迭代算法对非线性方程组进行求解,从而实现了问题域内温度场和热流量场的精确计算。与有限元法相比,NMM在处理复杂边界条件和材料界面问题时展现出更强的适应性,其前处理过程也更为灵活便捷。为验证NMM的有效性,针对二维复杂边界和双层材料等问题域的热传导算例进行模拟,结果表明该方法具有较高的计算精度和良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 非线性稳态热传导 数值流形法 Newton-Raphson迭代算法 二维 温度场
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Spectral-Integrated Neural Networks for Transient Heat Conduction in Thin-Walled Structures 认领 引用
7
作者 Ting Gao Chengze Shang +1 位作者 Juan Wang Yan Gu 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2026年第2期253-268,共16页
An efficient data-driven numerical framework is developed for transient heat conduction analysis in thin-walled structures.The proposed approach integrates spectral time discretization with neural network approximatio... An efficient data-driven numerical framework is developed for transient heat conduction analysis in thin-walled structures.The proposed approach integrates spectral time discretization with neural network approximation,forming a spectral-integrated neural network(SINN)scheme tailored for problems characterized by long-time evolution.Temporal derivatives are treated through a spectral integration strategy based on orthogonal polynomial expansions,which significantly alleviates stability constraints associated with conventional time-marching schemes.A fully connected neural network is employed to approximate the temperature-related variables,while governing equa-tions and boundary conditions are enforced through a physics-informed loss formulation.Numerical investigations demonstrate that the proposed method maintains high accuracy even when large time steps are adopted,where standard numerical solvers often suffer from instability or excessive computational cost.Moreover,the framework exhibits strong robustness for ultrathin configurations with extreme aspect ratios,achieving relative errors on the order of 10−5 or lower.These results indicate that the SINN framework provides a reliable and efficient alternative for transient thermal analysis of thin-walled structures under challenging computational conditions. 展开更多
关键词 Physics-informed neural networks spectral time integration transient heat conduction thin-walled structures
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卷积神经网络加速热场反演 认领 引用
8
作者 钟嘉晨 朱昌良 沈翔瀛 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期150-160,共11页
准确获取各向异性材料的热扩散张量对于先进电子器件热管理及复合材料无损检测具有重要意义,但传统瞬态测量法难以有效解耦方向分量,而基于数值迭代的反演方法面临计算耗时极长且易陷入局部极小值的挑战.为此,提出一种融合物理一致性约... 准确获取各向异性材料的热扩散张量对于先进电子器件热管理及复合材料无损检测具有重要意义,但传统瞬态测量法难以有效解耦方向分量,而基于数值迭代的反演方法面临计算耗时极长且易陷入局部极小值的挑战.为此,提出一种融合物理一致性约束的卷积神经网络反演框架,旨在实现从瞬态热场图像序列到各向异性热扩散张量的快速、精准映射.该方法构建了包含多尺度特征提取主干及物理投影层的深度网络架构.针对各向异性参数在中心点源激励下的耦合难题,设计了环形多源激励策略以增强热流方向的可辨识度;同时引入掩膜加权全局池化机制抑制边界效应干扰.在训练策略上,采用参数监督预训练结合物理一致性微调的两阶段方案,将热传导偏微分方程的动力学约束作为正则化项引入损失函数.数值实验表明,该方法能够独立且高精度地解耦主轴扩散系数分量,将平均相对误差控制在3%以内,且物理一致性约束显著提升了小扩散系数区间的反演鲁棒性.与传统迭代算法及标准物理信息神经网络相比,该框架将反演速度提升至毫秒级,实现了“一次训练,实时推断”,为各向异性材料的实时光热成像检测提供了高效的计算范式. 展开更多
关键词 各向异性扩散 深度学习 物理一致性 摊销推断
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均匀热流作用下考虑表面效应的非圆形纳米孔的级数解 认领 引用
9
作者 张雨 赵婕燕 杨海兵 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2026年第1期79-89,共11页
该文研究了均匀远场热流作用下单个非圆形纳米孔的二维平面问题.为考察微观尺度下表面声子散射对热传导的影响,该文引入了考虑温度跳跃的弱热传导模型,并利用完整的Gurtin⁃Murdoch低阶表面能模型来表征表面效应的影响.基于复变函数理论... 该文研究了均匀远场热流作用下单个非圆形纳米孔的二维平面问题.为考察微观尺度下表面声子散射对热传导的影响,该文引入了考虑温度跳跃的弱热传导模型,并利用完整的Gurtin⁃Murdoch低阶表面能模型来表征表面效应的影响.基于复变函数理论和级数展开,通过保角映射技术定义了纳米孔的几何形状,从而得到了不同孔型对应的温度场和热应力场的级数解.通过对一些非圆形纳米孔的数值算例进行分析,研究了表面效应对热应力场的影响.结果表明:考虑表面效应将显著增加纳米孔附近的热应力,并且表面弹性和表面张力的共同作用在决定热应力大小中起到了关键作用. 展开更多
关键词 均匀热流 Gurtin-Murdoch模型 弱热传导模型 表面效应
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三维非线性热传导分析的深度学习边界元法 认领 引用
10
作者 马浩东 谷岩 张传增 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期670-679,共10页
提出一种用于求解三维非线性热传导问题的深度学习边界元方法DeepBEM(Deep Boundary Element Method)。该方法将经典边界积分方程理论与深度神经网络相结合,通过神经网络对非线性温度场进行整体函数逼近,并以非线性热传导问题的边界-域... 提出一种用于求解三维非线性热传导问题的深度学习边界元方法DeepBEM(Deep Boundary Element Method)。该方法将经典边界积分方程理论与深度神经网络相结合,通过神经网络对非线性温度场进行整体函数逼近,并以非线性热传导问题的边界-域积分方程作为物理约束构造训练损失函数,从而实现三维非线性热传导问题的高精度数值求解。与传统边界元法相比,所提方法避免了非线性问题求解过程中反复线性化迭代的需求。同时,相较于传统物理信息神经网络方法(PINNs),规避了高阶空间导数的显式计算,从而降低了数值实现复杂度与计算成本。此外,构建的损失函数仅由边界-域积分方程残差组成,无需对控制偏微分方程与边界条件进行人工加权,从而有效提高了训练过程的稳定性与鲁棒性。数值算例结果表明,该方法在求解三维非线性热传导问题时具有较高的计算精度和良好的数值稳定性,并能够适应不同非线性强度条件,为复杂三维非线性热传导问题的数值模拟提供了一种有效途径。 展开更多
关键词 边界元法 深度学习 非线性热传导 深度学习边界元法
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CNAS实验室热学标准装置综合应用与技术研究 认领 引用
11
作者 曾银芝 《热处理技术与装备》 2026年第3期100-102,共3页
基于中国合格评定国家认可委员会(CNAS)的认可体系,探讨了热学标准装置在认可实验室中的双重核心作用,既是实现量值溯源的法定计量依据,也是保障检验检测活动有效性的关键技术支撑。随着检验检测在质量控制、安全与能效评价中的地位日... 基于中国合格评定国家认可委员会(CNAS)的认可体系,探讨了热学标准装置在认可实验室中的双重核心作用,既是实现量值溯源的法定计量依据,也是保障检验检测活动有效性的关键技术支撑。随着检验检测在质量控制、安全与能效评价中的地位日益提升,热学参数的精确测量成为众多检测项目的基础。依据CNAS准则对设备和溯源性的要求,研究了热学标准装置体系的构建、关键技术和质量控制方案,重点论证了其如何通过校准链将准确性传递至环境试验箱、热分析仪等关键检测设备,并分析了在材料热性能检验、电子产品可靠性测试等应用中,热学标准装置作为检测数据可靠性与互认基础的核心作用,旨在明晰热学标准在“计量校准”与“检验检测”中的桥梁作用,为CNAS实验室提升综合技术能力提供参考。 展开更多
关键词 CNAS实验室 热学标准装置 检验检测 量值溯源 不确定度评定
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稳态法测量导热系数实验的温度补偿优化 认领 引用
12
作者 邢程亮 宋飞 张留碗 《大学物理》 2026年第1期105-110,共6页
本文针对稳态法的加热和散热铜盘在稳态下的温度分布模型进行优化,经实验测得系统径向温度梯度以及纵向温度梯度,经过校正后计算得到纵向梯度为-0.221℃/cm,径向温度梯度为-0.0045℃/cm,基于温度线性分布的假设反演出热平衡时待测样品... 本文针对稳态法的加热和散热铜盘在稳态下的温度分布模型进行优化,经实验测得系统径向温度梯度以及纵向温度梯度,经过校正后计算得到纵向梯度为-0.221℃/cm,径向温度梯度为-0.0045℃/cm,基于温度线性分布的假设反演出热平衡时待测样品上下表面的温差以及散热盘总热量随时间的变化率,得出待测样品的导热系数为0.157 W/(m·K),较传统方法数据精度实现了6.0%的相对数值优化. 展开更多
关键词 稳态法 导热系数 柱面坐标系 温度梯度
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Space and time estimates of second gradient thermal problems 认领 引用
13
作者 J.R.FERNÁNDEZ V.PATA R.QUINTANILLA 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI CSCD 2025年第7期1403-1416,共14页
We consider the space and time decays of certain problems within the second gradient thermal law.Notably,for this thermal theory,the exponential time decay is precluded.First,the time estimates of polynomial type are ... We consider the space and time decays of certain problems within the second gradient thermal law.Notably,for this thermal theory,the exponential time decay is precluded.First,the time estimates of polynomial type are obtained for both the thermal equation and the one-dimensional thermoelastic system,where the impossibility of localization with respect to time is also established.Then,the space estimates are deduced for the multidimensional thermoelastic problem,which allow to show the exponential decay of the energy. 展开更多
关键词 second gradient theory thermoelasticity spatial estimate polynomial decay
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绝热房间“最热点”为何总在墙角 认领 引用
14
《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期11-11,共1页
设想一个绝热房间(墙壁既不吸热也不放热),在房间某处短暂加热后,热量会从高温区域向低温区域扩散并最终趋于均匀。人们基于直觉认为,在时间足够长但尚未平衡时,房间极热或极冷点更可能出现在墙面边缘,而非房间内部——这正是美国数学家... 设想一个绝热房间(墙壁既不吸热也不放热),在房间某处短暂加热后,热量会从高温区域向低温区域扩散并最终趋于均匀。人们基于直觉认为,在时间足够长但尚未平衡时,房间极热或极冷点更可能出现在墙面边缘,而非房间内部——这正是美国数学家Rauch于1974年提出的“热点猜想”。华南理工大学数学学院姚若飞团队联合西安交通大学陈红斌、中国澳门大学桂长峰等研究人员,成功破解了“热点猜想”这一关键难题。2026年1月13日,相关研究成果发表于《Inventiones Mathematicae》。 展开更多
关键词 姚若飞团队 数学证明 热点猜想 均匀分布 热量扩散 绝热房间
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基于物理信息神经网络预测2D/3D非稳态温度场及热源 认领 引用 被引量：11
15
作者 余波 甘子玉 +2 位作者 张森林 谷岩 姚伟岸 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2025年第10期12-24,共13页
基于物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network, PINN)对二/三维非稳态温度场和未知热源进行了同时预测,即使采用单个测点该求解策略依然显示出了强大的抗噪性能。该方法打破了传统神经网络需要响应量样本的定律,仅需对计算域... 基于物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network, PINN)对二/三维非稳态温度场和未知热源进行了同时预测,即使采用单个测点该求解策略依然显示出了强大的抗噪性能。该方法打破了传统神经网络需要响应量样本的定律,仅需对计算域及时间区间进行随机采样生成样本集,同时具备灵活添加约束条件的能力,是一种可用于正反问题同时求解的新型智能算法。在预测全场温度和未知热源时,为降低优化参数自由度,将未知热源采用完备多项式进行展开,同时提出了一种改进的自适应权值方法以提高其预测精度。相比传统基于有限元的迭代反演法,该文方法无论在测点数量、计算成本还是抗噪性能上均有较大优势。几个典型数值算例结果表明:该方法完全避免了繁琐的前处理单元划分,相比参考解具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 物理信息神经网络 非稳态传热 温度场和热源的预测 基函数展开 无网格法
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基于物理信息神经网络的多介质非线性瞬态热传导问题研究 认领 引用 被引量：4
16
作者 陈豪龙 唐欣越 +2 位作者 王润华 周焕林 柳占立 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第1期89-102,共14页
文章基于物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)求解多介质非线性瞬态热传导问题.根据多介质热物性参数的不同,将求解区域划分成多个子域,在每个子域中单独应用PINN,不同子域通过公共界面的通量连续性条件相联系.利... 文章基于物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)求解多介质非线性瞬态热传导问题.根据多介质热物性参数的不同,将求解区域划分成多个子域,在每个子域中单独应用PINN,不同子域通过公共界面的通量连续性条件相联系.利用偏微分方程、初始条件、边界条件和子域间公共界面连续性条件的残差构建损失函数.通过自动微分算法计算偏微分方程中温度对各输入变量的偏导数.利用链式求导法计算损失函数对权重和偏差的梯度,再根据梯度下降法更新网络参数.为了加速网络收敛,在激活函数中引入训练参数,通过调节激活函数斜率,使网络具有自适应性.文章探讨了PINN在求解多介质非线性瞬态热传导问题中的适用性,并进一步讨论了不同激活函数、学习率、网络结构和损失函数中的各项权重等对PINN计算结果的影响.计算结果表明,PINN在求解多介质非线性瞬态热传导问题时仍具有较高的可靠性和较简洁的求解流程,且不需要对求解域进行人为的前处理,有一定工程应用可行性.文章通过系统的理论分析和数值验证,充分展示了PINN解决复杂热传导问题的可靠性. 展开更多
关键词 物理信息神经网络 非线性瞬态热传导问题 多介质 自适应激活函数
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稳态平板法测试盐水浓度对于导热系数的影响 认领 引用
17
作者 黄禹然 《大学物理》 2026年第6期118-121,共4页
本文旨在利用稳态平板法,通过构建液体热传导的测试装置,改变水和氯化钠盐的混合比例,观察热传导和散热达到稳定时温度的数值和变化速率.实验使用质量浓度为0%、4%、8%、12%以及16%的氯化钠盐水溶液,测量以上不同浓度盐水溶液的导热系数... 本文旨在利用稳态平板法,通过构建液体热传导的测试装置,改变水和氯化钠盐的混合比例,观察热传导和散热达到稳定时温度的数值和变化速率.实验使用质量浓度为0%、4%、8%、12%以及16%的氯化钠盐水溶液,测量以上不同浓度盐水溶液的导热系数.实验结果表明,随着盐水浓度的增加,溶液的导热系数呈先增加而后趋于平稳的趋势. 展开更多
关键词 导热系数 稳态平板法 盐水的导热系数
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Giant thermal rectification beyond structural asymmetry via current-induced nonreciprocity effects 认领 引用 被引量：1
18
作者 Jiayao Zhang Yu Hao +2 位作者 Bowen Xiong Shanhe Su Zhimin Yang 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2025年第9期297-301,共5页
Pursuing significant thermal rectification effect with minimal temperature differences is critical for thermal rectifiers.While asymmetric structures enable spectral matching,they inherently limit thermal rectificatio... Pursuing significant thermal rectification effect with minimal temperature differences is critical for thermal rectifiers.While asymmetric structures enable spectral matching,they inherently limit thermal rectification performance.To address this issue,we developed a thermal rectification structure comprising a current-biased graphene-coated silicon carbide(SiC)substrate paired with another graphene-coated SiC substrate separated by a nanoscale vacuum gap.A current-biased graphene sheet generates nonreciprocal effect that actively modulates radiative energy transfer.Our theoretical framework demonstrates that the current-biased graphene achieves a high thermal diode efficiency even under a modest temperature difference.Remarkably,the thermal diode efficiency exceeds 0.8 at a temperature difference of just 100 K(between 300 K and 400 K).These findings highlight the synergistic enhancement from graphene coatings and current biasing,providing a viable strategy for nanoscale thermal management applications. 展开更多
关键词 near-field radiative heat transfer thermal rectification current-biased graphene nonreciprocity
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OBE理念与课程思政视域下热学类课程教学探索与实践 认领 引用 被引量：1
19
作者 康成虎 郭旭飞 刘丽娜 《吕梁学院学报》 2025年第2期96-100,共5页
热学类课程是集传热理论、思想、方法于一体化的物理学专业的重要基础课程.在OBE理念与课程思政视域下,依照课程特点,结合多种教学手段,改变传统教学刻板单一的特点,并构建基于OBE理念与课程思政教学体系模式,深度融入课程思政元素,搭... 热学类课程是集传热理论、思想、方法于一体化的物理学专业的重要基础课程.在OBE理念与课程思政视域下,依照课程特点,结合多种教学手段,改变传统教学刻板单一的特点,并构建基于OBE理念与课程思政教学体系模式,深度融入课程思政元素,搭建“学生发展为中心、学生学习为中心、学习效果为中心”的教学创新氛围.有效改善教学评价机制,构建诊断性评价、形成性评价、终结性评价三位一体的课程评价模式,最终形成多模共融的教学态势. 展开更多
关键词 OBE理念 课程思政 教学模式
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基于随机建模与Bayes推断的结构热传导数字孪生建模方法研究 认领 引用
20
作者 李建宇 付介祥 +1 位作者 郝鑫野 李广利 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2025年第8期983-998,共16页
极端热环境条件下结构传热温度场的准确预测是评估装备热⁃力耦合性能的关键基础.数字孪生(digital twin)技术通过对观测数据与仿真模型的深度融合,可实现温度场的高精度动态重构.然而,考虑观测噪声、模型参数不确定性、边界条件扰动等... 极端热环境条件下结构传热温度场的准确预测是评估装备热⁃力耦合性能的关键基础.数字孪生(digital twin)技术通过对观测数据与仿真模型的深度融合,可实现温度场的高精度动态重构.然而,考虑观测噪声、模型参数不确定性、边界条件扰动等多源不确定性因素的结构传热温度场预测数字孪生模型目前还不多见.该文基于Bayes推断框架,提出了一种结合随机传热分析的数据与模型融合方法,旨在构建考虑不确定性量化的热传导数字孪生模型.首先,在热传导方程中引入随机扰动热源项,以模拟未被原模型量化表征的不确定性因素;其次,采用随机有限元方法求解随机扰动热传导模型,获得包含物理信息的温度场先验分布;最后,基于Bayes法则,将含噪声的观测数据与模型预测先验分布进行融合,并针对Gauss分布情形推导出温度场后验分布的解析表达式.通过一维和二维热传导算例验证,所提方法不仅能够实现对温度场的高精度预测,还可有效量化预测结果的不确定性. 展开更多
关键词 热传导分析 数字孪生 随机有限元 Bayes推断 不确定性量化
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