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J-GLOBAL ID：201702261451339421   整理番号：17A1603471

二成分粒子凝集過程における成分混合度の予測【JST・京大機械翻訳】

Predictions of compositional mixing degree in two-component aggregation

著者 (3件)： Zhao Hanqing (華中科技大学煤燃焼国家重点実験室,武漢,430074) ,  Xu Zuwei (華中科技大学煤燃焼国家重点実験室,武漢,430074) ,  Zhao Haibo (華中科技大学煤燃焼国家重点実験室,武漢,430074)
資料名： Zhongguo Kexueyuan Daxue Xuebao  (Zhongguo Kexueyuan Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 2  ページ： 204-209  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3074A  ISSN： 2095-6134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多成分粒子の凝集は粒子成長過程の主な物理的メカニズムの一つである。二成分凝縮に対して、混合程度xは一つの重要な測定基準であり、成分分布を予測する重要なパラメータである。二成分粒子凝集の非定常過程に対する混合程度の時間変化の関係を研究し、粒子群平衡シミュレーションを用いて、重みの速いMonte Carlo法をシミュレーションし、最終的にxと初期条件の関係を予測した。自由領域におけるBrown凝縮と連続領域におけるBrown凝結の指数形式予測式を得て、検証を行うことによって、初期パラメータを合理的に選択することによって、組成分布を最適化し、粒子配向機能を実現することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  凝縮 ,  初期条件 ,  *凝集 ,  最適化 ,  凝結 ,  *混合度 ,  経時変化
準シソーラス用語： 粒子配向 ,  組成分布 ,  予測式 ,  非定常過程 ,  粒子成長 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： population balance modeling ,  two-component aggregation ,  Monte Carlo method ,  compositional mixing degree

分類 (5件)： 統計学  (AB08000H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  固体の機械的性質一般  (BL01021C) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  汚染原因物質一般  (SB05010P)

タイトルに関連する用語 (5件)： 二成分 ,  凝集 ,  過程 ,  混合度 ,  予測