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Peak uplift resistance of offshore slender structures shallowly buried in the sloping seabed considering wave actions 期刊论文
APPLIED OCEAN RESEARCH, 2022, 卷号: 129, 页码: 14
作者:  Yang, Hongkuan;  Guo, Zhen;  Wang, Lizhong;  Qi WG(漆文刚)
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Sloping seabed  Wave actions  Slender structures  Peak uplift resistance  Reduction  
A Review of Research on Cavity Growth in the Context of Underground Coal Gasification 期刊论文
ENERGIES, 2022, 卷号: 15, 期号: 23, 页码: 21
作者:  Fang, Huijun;  Liu YW(刘曰武);  Ge, Tengze;  Zheng TY(郑太毅);  Yu, Yueyu;  Liu, Danlu;  Ding JG(丁玖阁);  Li LL(李龙龙)
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underground coal gasification  cavity growth  field test  laboratory experiment  numerical simulation  
Experimental study of the high-power laser resistance of ablative material-filled sandwich panels with truss cores under hypersonic airflow 期刊论文
COMPOSITE STRUCTURES, 2022, 卷号: 301, 页码: 116139
作者:  Yuan W(袁武);  Wang JT(王江涛);  Wang RX(王睿星);  Wang Z(王喆);  Song HW(宋宏伟);  Huang CG(黄晨光)
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Sandwich panel  Thermal insulation  Lightweight structure  Failure point  
垂直管道中粗颗粒固液两相流的颗粒滞留规律研究 会议论文
第十二届全国流体力学学术会议, 中国陕西西安, 2022-11-19
作者:  张岩;  鲁晓兵;  张旭辉
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粗颗粒  固液两相流  颗粒滞留  深海采矿  
柱型旋流器油-水两相流-固耦合过程数值模拟分析 会议论文
第十二届全国流体力学学术会议, 中国陕西西安, 2022-11-19
作者:  陈虎;  张健
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油-水两相流  流-固耦合  CFD  柱型旋流器  油-水分离  
深海工程力学专题序 期刊论文
力学与实践, 2022, 卷号: 44, 期号: 05, 页码: 1003-1004
作者:  高福平
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工程力学  
Investigation of the characteristics and mechanisms of the layer inversion in binary liquid-solid fluidized beds with coarse particles 期刊论文
PHYSICS OF FLUIDS, 2022, 卷号: 34, 期号: 10, 页码: 15
作者:  Ren WL(任万龙);  Zhang Y(张岩);  Zhang XH(张旭辉);  Lu XB(鲁晓兵)
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基于长短期记忆网络的非定常空化水翼表面压力预测 期刊论文
中国科学:物理学 力学 天文学, 2022, 卷号: 52, 期号: 10, 页码: 104-112
作者:  张珍;  刘庆宽;  王静竹;  王一伟
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长短期记忆  压力系数  空化流  大涡模拟  
基于深度学习的流场特征识别与应用探究 学位论文
博士论文,北京: 中国科学院大学, 2022
作者:  叶舒然
Adobe PDF(10673Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:350/12  |  提交时间:2022/09/29
流场特征识别  深度学习  流场预测  流场重构  流动控制  卷积神经网络  
改进的物理融合神经网络在瑞利-泰勒不稳定性问题中的应用 期刊论文
力学学报, 2022, 卷号: 54, 期号: 08, 页码: 2224-2234
作者:  丘润荻;  王静竹;  黄仁芳;  杜特专;  王一伟;  黄晨光
Adobe PDF(1454Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:209/53  |  提交时间:2022/10/17
瑞利-泰勒不稳定性  深度混合残差方法  物理融合神经网络  两相流