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分析融化的冻结夹杂物的影响

2020年 2月 4日

通过模拟气候变化的影响,科学家可以设计解决方案以减轻其潜在影响。气候学家希望可以解决北方寒带地区多年冻土的融化问题,并且能对这些地区产生影响和很好的正反馈。InterFrost 项目设计,以测试,评估。此处的示例通过使用热-水力方法对高于零度以上的土壤中融化的冷冻夹杂物进行建模,并与 InterFrost 标准案例进行比较。 什么是冷冻夹杂物? 冷冻夹杂物是指固体物质内部的一些冷冻物体,就像披萨(内部)需要微波加热后才能食用。不连续或零星的永久冻土是另一个例子:在多孔(但仍然是固体)土壤内部中冻结的冰块。水中的冰块属于另一类是冷冻夹杂物(冰块没有被固定)。 冷冻夹杂物的 3D 图:结果显示 9 小时后(白色表面)包裹体内的冰块、速度流线(颜色表示水头)和周围温度(等值面)。 对 COMSOL Multiphysics® 中的冻结夹杂物建模 在此示例中,您可以模拟冷冻夹杂物从冰到水这一相变过程。它是如何融化的?融化需要多长时间?还需要多长时间才能将所有冷水从冰冻的土壤中排出? 这种特定的模拟不仅对于气候学家和地球科学家特别有用,而且对于任何分析多孔介质中的相变感兴趣的人也很有用。在本教程中,我们考虑永久冻土。 给定的几何图形如下所示。这条通道长3米,宽1米。冷冻物长 33.3 厘米,位于(x,y)=(1,0.5)处,温度为 -5°C 。由于对称性,我们只模拟了通道的下半部分。 模型的几何形状,显示了初始温度分布和边界条件(零传导通量,零通量)。 有一些给定的数字,包括冷冻夹杂物的温度、水的温度、几何尺寸和水头的梯度。 此示例中有几个方程,最著名的是达西定律。您还可以假设以下内容: 传热方程不考虑热弥散 水的密度恒定不变 水动力粘度恒定不变 分析仿真结果 冷冻夹杂物仅在大约20个小时后(模拟时间)融化了。但是,需要整整 56 个小时的模拟时间才能将较低的温度从通道中全部对流出去(这是因为多孔介质比自由介质更能保持温度)。让我们来看一下模拟结果… 9小时后,土壤中仍可见明显的冷冻夹杂物。 面图显示了 9 小时后的温度分布。 56 个小时后,冰完全融化,较低的温度几乎脱离了通道。 面图显示了 56 个小时后的温度分布。 尽管此标准模型只是一个简单的示例,但它表明研究人员可以通过仿真来分析相似或更复杂的问题。例如,如果冷冻夹杂物不是矩形而是正弦形状变化的,该怎么办?此外,模拟这样的问题可以帮助气候学家确定冰何时融化并导致水饱和,这将会引发许多地质问题。 第二种情况 为了使事情变得更有趣,让我们看看如果土壤中有两个冰块会发生什么。在实际情况下,多年冻土中会有许多冷冻夹杂物。首先,在几何图形中添加另一个冰块。 现在,让我们再次运行仿真程序。您认为会发生什么? 从上面的动画中我们可以看到,冰块最初以相同的速度融化,但是第二个冰块的融化速度在大约 9 小时后变慢了。您可以观察温度梯度的变化以了解原因。 起初,这些冰块彼此独立,各自融化。 一段时间后,第一个冰块的低温会向下移动到第二个冰块处。这降低了第二个冰块周围的温差,进而降低了其融化的速率。如下图所示,这在 18 小时非常清楚。   第一个冰块在 21 个小时后融化,但是第二个冰块还有一段路要走,并且它仍会受到第一个冰块对其造成的温度梯度的影响。 第二个冰块融化需要 29 个小时(第一个冰块融化后的第 9 个小时),低温从通道中对流出需要 56 个小时。 结论 冷冻夹杂物的融化可能很难通过解析的方法来解决,但是可以使用热-水力方法来模拟简单或复杂的问题。如该标准模型,后续示例和 InterFrost 项目所示,仿真是一种强大的工具,可用于对永久冻土融化进行建模并预测北方地区气候变化的影响。 下面是如何使用 COMSOL Multiphysics 来创建有关环境问题的模型和示例: 模拟人工地面冻结方法 预测堤防结构的变形 通过单击下面的按钮,尝试使用 “冷冻物” 教程模型自己对冷冻夹杂物的融化进行建模。这样做将带您到案例库中,在那里您可以下载其他 PDF 文档和 MPH 文件(带有 […]

使用传递矩阵计算分析耵聍挡板声学

2020年 1月 28日

助听器可用于应对不同类型的听力损失,同时为了保证其功能的有效性,必须进行积极的维护。声学工程师和设计人员将耵聍挡板集成到助听器中,以保护其微型扬声器(在助听器中通常称为接收器)。使用COMSOL Multiphysics® 软件和方法,工程师可以考虑到耵聍挡板中的小尺寸几何结构并能快速仿真获得声学响应。 用耵聍挡板延长助听器的使用寿命 当谈到我们的耳朵时,我们会自然地产生耳垢,既可以作为天然清洁剂,又可以作为阻挡异物的保护屏障。然而,耳垢和 助听器 并不是最佳组合,因为耳垢可能会导致助听器阻塞,并导致使用者听到的声音失真。 为了避免助听器发生故障,可以采取预防措施,例如使用耵聍挡板来防止耳垢和水分渗入助听器。使用耵聍挡板是一种经济有效的方法,可以帮助改善助听器的功能,并延长其使用寿命。 耵聍挡板是一个很小的、可更换的防护网,用于耳内接收器(RITE)型助听器和耳道内接收器(RIC)型助听器。下图显示了助听器的装配图和耵聍挡板的位置。这种微型扬声器(也称为接收器)通过连接到助听器主体(位于用户耳朵后面)的电线供电。耵聍挡板放置在一个可以拆卸和更换的小结构中。使用 COMSOL Multiphysics 和 “ 声学模块” ,我们可以使用 5.5 版中的功能来分析耵聍挡板中的细小结构及其声学特性。 接收器装配的图示和耵聍挡板的位置。S0R 代表适用于右耳的,长度为 0 且为 Small 类型。图片由 Widex 版权所有。 在 COMSOL Multiphysics® 中导入耵聍挡板的 CAD 几何模型 本教程分为两个部分: 使用 端口 边界条件和 端口扫描 功能计算耵聍挡板的传递矩阵 在典型的测量设置中计算耵聍挡板的响应,并将其与实际测量值进行比较 将步骤 1 中计算的传递矩阵用于步骤 2 中,并在 COMSOL Multiphysics 中建立了集总传递矩阵方法。 在此模型中,NanoCare™ 耵聍挡板CAD 几何形状、接收器传递矩阵数据、耦合器传递矩阵数据、麦克风阻抗数据和测量数据均由 Widex 版权所有。耵聍挡板的几何结构如下图所示。 耵聍挡板的几何形状。CAD 几何图形由 Widex 版权所有。 传递矩阵:集总表示 传递矩阵(也称为双端口)是在光学和声学应用中分析系统中传播的波的一种有效且常用的方法。在本教程中,将计算一个包含入口和出口的耵聍挡板的传递矩阵;它代表了其子系统的集总模型。由于耵聍挡板的尺寸很小,因此在全频率范围内使用传递矩阵是理想的选择,因为在此模型中只有平面波传播(我们的计算远低于截止频率)。重要的是需要认识到,由于尺寸很小,在传递矩阵的描述中需要包括 热和粘性边界层损耗,以衡量这些损耗会对该声学系统造成多大的影响。如果您知道模型中所有组件的传递矩阵,就能快速地模拟并分析其声学特性。这也意味着可以简单快速地用同样的方法研究在同一声学系统中使用其他接收器的性能。 在 COMSOL Multiphysics 中,您可以选择定义矩阵以设置完整系统的集总表示(可能需要花费一些时间)。在本教学模型中,完整的测量设置由四个双端口组件串联组成。对于接收器(T rec),接收器管(T rt),耵聍挡板(Twg),耦合器 (Tcp) ,以及测量麦克风阻抗 (Zmic),每一个均由其传递矩阵描述。这个模型的输入是施加到接收器的电压 V in(请记住,这是助听器中的微型扬声器)。耦合器是一个 代表标准耳道 的体积。除耵聍挡板的传递矩阵外,其他所有传递矩阵都依赖于现有数据(由供应商测量或提供)。耵聍挡板的传递矩阵是由模型第一部分计算得到的。该系统如下图所示: 为了计算耵聍挡板的传递矩阵,该模型使用 热粘性声学,频域 接口,端口 边界条件和 端口扫描 功能(自5.5版起)。当端口扫描完成后,被分析的系统(此处为耵聍挡板)将自动计算传递矩阵。端口假定为平面波传播,因此必须将其放置在远离任何有几何突变的地方(例如耵聍挡板上的穿孔板)。为了做到这一点,将长度为 1 mm 的入口管添加到几何结构中。模拟区域是耵聍挡板(包括入口管)内部的空气量,如下所示。 模拟区域包括耵聍挡板内部的空气域以及外部的进气口管。 “端口功能设置” 窗口,包括 “用户定义” 、“数字” 和 “圆形端口类型” 选项。 评估耵聍挡板声学 声压和瞬时速度变化如下图所示。在该模型中,可以更改系统的频率参数和激励端口(入口和出口)。更改频率参数可以使您看到黏性边界层和热边界层的范围。黏性边界层的出现是由于黏性(无滑移条件)使空气颗粒无法在固体边界处运动而产生的。在该图中,可以看到壁面上的速度趋近于零(深蓝色)。黏性耗散(阻尼)出现在速度梯度较大的地方。这与耵聍挡板中的孔洞重合(颜色快速变化)。 出口处为端口激励,在 […]

如何将图像转换为几何模型

2020年 1月 23日

“图像到曲线”是 COMSOL Multiphysics 的一个产品插件,通过它您可以将图像用作仿真分析的起点。通过此插件,将导入图像的轮廓图创建为插值曲线,然后将其转化为几何的一部分。本文我们将演示如何使用此功能。 “图像到曲线”插件简介 下图展示了基于用黑色标记线绘制的轮廓照片创建扫掠网格的一些步骤。在这种情况下,通过拉伸 2D 几何图形来创建 3D 模型。 导入的照片(用智能手机拍摄),其中的轮廓用黑色标记线画出,并带有包覆的轮廓线(绿色细线)。 从图像到几何的转换过程中,删除产生的一些无关域而得到的实体几何轮廓。 基于黑色标记线轮廓的扫掠网格。 启用“图像到曲线”插件 首先,选择“模型开发器”中的“开发人员”选项卡,单击“插件库”,然后从“插件库”启用 “图像到曲线” 插件。 插件库按钮。 从列表中,选中“图像到曲线”插件的复选框以启用它。 插件库窗口。 单击“开发人员”选项卡上的“插件”按钮时,将显示“图像到曲线”插件。 通过“开发人员”选项卡访问插件。 “图像到曲线”设置窗口 “图像到曲线” 插件的 “设置窗口” 如下所示。顶部有5个工具栏按钮,并有5个不同设置项目的栏。 图像到曲线 “设置窗口”。 通过 “设置窗口” 顶部的工具栏在不同步骤之间导航。 “要弯曲的图像”加载项的工具栏按钮。 “图像到曲线”插件按钮包括: 重启 将所有值重置为出厂设置 绘图 渲染原始导入的图像,不包含任何过滤器 过滤器 使用 “图像” 栏中指定的 “过滤器” 渲染过滤的图像 轮廓 使用“ 轮廓”栏中的阈值设置绘制图像轮廓 曲线 在2D几何序列或3D工作平面中创建插值曲线节点 曲线插值公差可以在 “曲线” 栏中进行调整 “图像到曲线”插件栏包括: 图片 轮廓 曲线 目标 高级 下面将详细描述各栏的设置项。 图像栏 要导入图像,请在插件“设置窗口”的“图像”栏中单击“浏览”按钮,打开文件浏览器,您可以在其中选择要导入的图像。 图像栏 图像可以是物体或图像的照片,支持的格式为.png,.jpg,.jpeg,.bmp和.gif。 为了创建高质量的几何图形,图像最好应在较亮的背景上为深色,或在较暗的背景上为浅色。导入时,彩色图像将会转换为灰度图像。导入后,“图像”栏中将显示有关图像尺寸(以像素为单位)的信息(x尺寸和y尺寸),以当前长度单位表示的图像宽度,由“几何”节点、“文件名”和用于处理图片的“过滤器”确定。 通过更改图像宽度值,可以调整最终几何图形的尺寸。以后也可以通过在几何序列中添加比例要素节点来更改此设置。滤镜选项包括一些模糊滤镜和锐化滤镜,如下图所示。 过滤器设置 使用这些滤镜可减少导入图像中的噪点(模糊)或增强边缘(锐化),更改滤镜将更改从图像提取的曲线的形状,默认值为高斯模糊滤镜。如果有必要,请在导入之前使用专用的图像处理软件进一步处理图像。单击工具栏中的“绘图”或“过滤器”按钮分别渲染原始图像或过滤后的图像。 轮廓栏 默认情况下,轮廓曲线会自动放置在相对于过滤之后的图像中像素强度级别接近于平均阈值的位置。 如需手动控制轮廓阈值,请清除“自动轮廓阈值”复选框。 轮廓栏 单击工具栏中的“轮廓”按钮以可视化轮廓曲线和图像,下图所示为一个导入的工字梁轮廓图。 工字梁图像的图像轮廓(绿色)。 如要检查像素值,请在“图像到曲线”图组中,选择“表面”节点,然后单击“图形”窗口。像素值和坐标在评估2D表中显示,如下图所示。 表格中显示工字梁图像的像素灰度值。 曲线栏 单击工具栏中的“曲线”按钮,以2D几何序列或3D工作平面生成“插值曲线”节点。默认情况下,“曲线”类型设置为“开放”,但是您可以将其更改为“闭合”或“实体”。曲线容差设置确定曲线应近似于轮廓曲线的程度。 曲线栏 下图显示了工字梁示例,其中“曲线”类型使用“实体”,并且“曲线公差”为0.0。 基于工字梁的图像轮廓的2D实体几何。 目标栏 […]

开发用于按需DNA合成的硅MEMS芯片

2020年 1月 21日

体细胞基因组编辑逐渐表现出能够治疗多种遗传疾病的能力。随着功能强大的基因组编辑工具 CRISPR-Cas9 的不断发展,人们对 DNA 合成技术的需求也越来越多。一家总部位于英国的初创公司正在开发一个平台,用于高度平行、精确以及可扩展的 DNA 合成,这将大大拓宽合成生物学的应用前景。 DNA 研究的新领域 传统的 DNA 合成技术是通过化学构建一串碱基,以形成一条单链的一个片段,然后将这些片段连接在一起,形成双链DNA。这种方法造价昂贵且非常耗时,这就限制了合成生物学的应用前景。一个可以合成整个基因序列的 DNA 平台将会改变每个实验室中 DNA 合成的格局。现今,总部位于英国剑桥的初创公司 Evonetix 正在开发一种芯片系统,以实现这一目标。 Evonetix 正在开发的平台上包含有多个反应位点的硅芯片,每个反应位点都可以并行合成一条不同的 DNA 链。各个位点都有一层金,上面会发生生化反应。同时也有一些保护区域,这些保护区域将位点与之间的被动区域热隔离。 在芯片实验室里做的晶片硅上的单个反应位点。图片由 Evonetix 提供。 热控制是芯片最重要的方面之一。可以通过热控制来加速或减速芯片上各个位置的反应,就像电灯开关一样打开或关闭这些位置。热控制还可以精确且独立地控制反应位点处流体体积的温度,这种控制可以创建 “虚拟热井” ,从而消除反应位点之间的物理屏障,并允许试剂可以同时流过数千个位置。这样,当含化学试剂的液体流过这些位点时,取决于温度的反应就可以以高度并行的格式进行或者关闭。 该芯片的另一个方面是其专有的错误检测方法,这种方法可以提高良率。反应位点上生长的 DNA 序列会自动纯化以消除错误,然后再将它们组合成更长的高保真基因序列。 设计目标 为了使硅芯片可以尽可能有效地合成 DNA,Evonetix 团队想到需要优化其几何形状和材料。他们对该芯片有三个主要设计目标: 反应位点处温度均匀 反应位点上单位功率的高温升速率 流体流动过程中稳定的温度分布 首先,反应位点处保证其温度均匀很重要,因为温度可以精确控制反应。Evonetix 物理负责人 Andrew Ferguson 说:“化学反应是随着温度变化而开启的,我们希望可以精确地控制反应速率。” 其次,反应位点上单位功率的高温升速率可以使芯片的总功率保持在较低的水平。最后,芯片上稳定的温度分布确保了反应可以在流体流动条件下发生。 在 COMSOL Multiphysics® 中为硅 MEMS 芯片建模 Evonetix 团队使用 COMSOL Multiphysics® 软件在其硅芯片设计上模拟 DNA 合成。Evonetix的高级工程师 Vijay Narayan 说,“我很喜欢 COMSOL Multiphysics 的用户界面。它可以让我们专注于物理学,同时确保方程的数值结果能得到很好的后处理。”他们使用 COMSOL Multiphysics 中的内置材料以及来自文献的外部材料数据,建立了具有真实材料参数的模型。 首先,该团队使用 COMSOL Multiphysics 构建芯片的单个单元(包括反应部位和加热器)的几何形状,以满足上述三个设计要求。该 ECAD导入模块 使他们能够轻松地将他们的设计从 GDS(CAD 文件格式)导入到 COMSOL Multiphysics 软件中。Narayan说:“系统的设计,尤其是对加热器的设计,可以非常精确,并且具有非常严格的设计规则,同时 ECAD 导入模块提供了更多的灵活性。” 这一功能也使设计团队能够在原型制作阶段直接向制造商提供设计图样。 包括一个反应位点的几何模型图。图片由 Evonetix 提供。 为了分析系统的稳态和瞬态热响应,研究小组使用了传热模块。他们通过使用 电磁加热 接口,让电流流经加热器来评估系统的温度控制能力。为了扩展热分析,该团队通过添加 层流 和 非等温流 多物理场耦合来描述流体流动。 […]

如何模拟外加电流阴极保护

2019年 12月 18日

外加电流阴极保护是保护金属免受电腐蚀的常用方法。在此博客文章中,我们将解释这种方法的工作原理以及常见的应用。最后给出一个船体仿真模型。在该模型中,对轴、螺旋桨阴极保护系统产生的电场信号进行分析是仿真非常重要的一个方面。 防止电偶腐蚀 若将金属放入电解液中,将始终面临电偶腐蚀的风险。这种类似的反应会发生在水环境,土壤,混凝土,以及大气环境下。当潮湿的空气凝结在金属表面上时,会形成一层电解液薄膜。当金属周围被电解液环绕,并且电解液能够将其中的离子从金属的一端传输到另一端时,就会受到腐蚀。即使是看似相同类型的金属(铸铁),也会由于金属中的杂质或金属本身的不同而被腐蚀,这种腐蚀可能是金属与结构的其他部分具有不同的电化学势有关。 板上螺栓的电偶腐蚀。D3j4vu提供的自己的作品。通过 Wikimedia Commons 在 CC BY-SA 3.0 下获得许可。 如果不对金属进行保护,电偶腐蚀会导致点蚀、缝隙腐蚀等问题。为了缓解此类问题,可能需要通过聚合物涂层来将金属与电解质环境隔离开。但是,随着时间的流逝,此类涂层可能会因撞击或穿透而被破坏,最终导致腐蚀。 在许多情况下,如果金属的第一道保护屏障被破坏,通常会采用另一种方法来避免电偶腐蚀。这种方法就是通过结构极化,使暴露的金属成为系统的阴极来实现的。暴露的金属受阴极反应控制,阳极反应造成的材料损失可以忽略不计。通常有下列两个方法来保护金属不受腐蚀: 通过牺牲阳极来实现阴极保护(SACP) 使用电化学平衡电位较低的牺牲金属 通过外加电流来实现阴极保护(ICCP) 使用外部电流源(通常是整流器),产生直流电流,使金属表面极化成阴极电位区 电流源与一些由惰性材料制成的阳极相连接,不像牺牲阳极那样消耗电流 ICCP方法通常用于陆上管道,港口,混凝土结构,船舶等。由于其具有高电流输出和易于安装等特点,它也是海上石油平台加装腐蚀防护系统的一种常用方法。 ICCP的一个主要缺点是电流输出可能很大,这会导致附近金属表面产生非常负的极化。这可以使阴极极化成一个发生析氢的区域。对于某些结构,氢会扩散到金属表面并在金属中产生氢脆和氢致应力开裂 (HISC)的风险。 SACP可能更常用于钢结构,因为析氢的风险不太明显。在大型船舶上,这是一种非常常见的阴极保护方法。用于将施加电流的阳极嵌入容器的船体表面,与具有相同电流容量的牺牲阳极相比,其产生的阻力要小得多。 模拟通过外加电流实现的阴极保护 如果想要在一个几何大结构的背景下捕获物理和电化学的所有细节,对腐蚀进行建模会极具挑战性。幸运的是,在对较大规模的阴极保护(例如船体,管道或石油平台)建模时,可以做一些假设和简化。 首先,从控制方程式和电解液质充分混合的假设入手,将方程式进行简化,以便可以只计算由离子迁移引起的电解液质中的电流平衡。这就会把控制方程式简化为拉普拉斯方程式,其中电解液质的电导率作为材料参数输入。 电流密度平衡的方程式为 \nabla \cdot \mathbf{i}l=0 其中 \mathbf{i}l=-\bigg(\sum^n{i=1}zi^2u{m,i}F^2ci\bigg)\nabla\phil+\bigg(F\sum^n{i=1}zici\bigg)\mathbf{u}. 其中,il 是电解液中的电流密度,n 是物种的数量,z 是离子的电荷,u{m,i} 是离子的迁移率,F 是法拉第常数,c 是物种的浓度,\phil 是电解液的电位,\mathbf{u} 是描述电解液流动的速度矢量。 上面方程式右侧的第二项包含了电中性条件,它等于零。方程式右边第一项括号内的系数等于电解液的电导率。这就得到了完全混合电解液中电流密度的表达式: \mathbf{i} _l=-\kappal\nabla\phil 在所有的金属表面上,可以同时发生阳极和阴极反应。这些反应可以用 Butler-Volmer 或 Tafel 方程确定的电流密度来表示。Butler-Volmer 方程给出了表面点出作为电化学势函数的电化学反应速率。使用法拉第定律,由于涉及到电子,因此得到了电流密度(参考文献1).Butler-Volmer 方程式可以描述发生在阴极上的析氢反应: i{H2}=i{0,H2} \bigg[ (c{OH^-})^2P{H2} \exp\big(\frac{3F} {2RT}\eta\big)\exp\big(\frac{F}{2RT} \eta)\bigg] 其中i{0,H2} 为交换电流密度,c{OH^-} 是无量纲氢氧根离子浓度,P{H2}为无量纲氢分压,R 为通用气体常数,T 为温​​度和 \eta 活化过电位。 活化过电位定义为: \eta= \phis-\phil-E{eq}, 其中,\phis 表示电级表面电势,E{eq}  表示相对系统中所有反应共有的特定参考电极测得的平衡电极电势。   通过给出这些方程式中不同的参数,可以得到极化曲线,如下图所示: 图1:在次贵金属 表面(蓝色)和较贵金属 表面(红色)处反应的 Butler–Volmer 表达式。 这些极化曲线通常也用埃文斯图(Evans diagram)表示: 图 2:在没有欧姆和质量输运损耗的情况下,两个电极反应的埃文斯图。 对于外加电流阳极,通常需要设置电流密度,以使系统在参考电位上达到给定的电解液电势。这构成了模拟外加电流的阴极保护所需的材料参数和边界条件。   图 3:船体示意图,其中包括参考电极,阳极,螺旋桨和轴的位置。 在船体上建立 ICCP […]

优化耳机设计 实现自由聆听体验

2019年 12月 9日

戴着耳机听音乐已经成为了大家日常生活的一部分。工程师在设计耳机时必须保证耳机以下几个方面的质量:音质、可靠性和安全性,不过这可能极具挑战性。与普通扬声器不同,耳机的扬声器非常靠近耳朵,因此无法使用自由场设置来测试耳机的灵敏度。为了解决这个问题,声学工程师可以通过COMSOL Multiphysics®软件来进行研究。 设计更安全的耳机,改善聆听体验 在嘈杂的世界中,便携式设备的使用比以往任何时候都要多得多,耳机的使用更是无处不在。不管大家是喜欢戴有线耳机还是无线耳塞,都希望能有一个可靠、安全,并能带给人以愉悦享受的耳机聆听体验。但随着大家对耳机使用过于频繁,永久性丧失听力的可能性也在急剧增加。这是因为耳机与耳朵之间距离非常近,同时内耳具有很高的敏感性。     大声的噪音会对敏感的内耳(具体说,是对内耳的毛细胞)造成损伤,内耳的毛细胞负责向大脑传递电信号。一旦这些毛细胞丢失后,就无法重新生长,从而导致永久性听力损失。由于耳机离我们的耳朵非常近,因此不必太大声就会造成损坏。通常,超过85 dB 声压级的噪声都被认为对人体是有害的。同样的,长时间倾听低分贝的声音对人体也是危险的,并且可能导致永久性噪声诱发的听力损失。现在,许多听力设备可以达到一个很高的声压级水平(约120 dB 声压级),并且据美国整骨疗法协会称,这种范围的声压级在短短15分钟内就会对人体听力造成损害。   人类内耳的解剖结构。图片来自 BruceBlaus,Blausen.com员工(2014)。“ 2014年布劳森医学博物馆”。维基医学杂志1(2)。DOI:10.15347 / wjm / 2014.010。ISSN 2002-4436 —自己的工作。通过Wikimedia Commons在CC BY 3.0下获得许可。 幸运的是,声学工程师和耳机、助听器等声音设备设计师已经开发出了更安全的聆听方法。例如,降噪耳机就是一个很好的选择。降噪耳机可以消除周围的噪音,这样听者就不需要为了听音乐或广播而提高音量,而且有些耳机还具有自定义最大音量的功能。同时,音质也同样重要。如果我们想要收听音乐上的一些细节,高音质的声音可以使我们不必提高音量就能获得。 然而,设计更安全的耳机也极具挑战性。由于人体结构的复杂性和耳机扬声器与耳朵的距离,工程师无法像普通扬声器那样分析和测试其效果。为了对耳机进行测试,工程师们使用了人造耳。为了测试新的设计并减少原型数量,工程师们通过仿真来测试人耳声学设备的性能。就像头部和躯干模拟器一样,您可以使用多物理场仿真来评估人耳上声学设备的真实属性。 使用COMSOL Multiphysics® 对耳机进行建模 为了准确测试耳机的使用情况,该模型使用了一个用耳罩式耳机的人工耳。 首先,让我们关注耳朵(模型)部分的几何建模。耳廓(耳朵的外部可见部分)取自真实的人耳3D扫描,耳道(中耳的一部分)像一个完美的圆柱体,耳膜(通向内耳)在耳道的末端。特别地,耳膜的阻抗对于此仿真尤其重要。 声域代表三个区域: 压力室(蓝色) 外部网域(浅蓝色) 完美匹配层(深蓝色) 扬声器驱动器作为一个集总等效元件(使用 “电路” 接口)添加,以便在振膜上(黄线)施加速度。这会导致穿过膜片的压降,随后该压降耦合回电路。穿孔板(绿线)连接声域的不同腔室。 对于耳机组件,外壳(灰色)是刚性的,但如果需要,也可以将其建模为弹性结构。通过 多孔弹性波 接口,可以对泡沫(红色)进行建模,该泡沫固定在皮肤和耳机外壳的边界上。由于其复杂性,没有在此模型中考虑泡沫的可压缩性,但是该模型可以让您很好地了解到在现实中耳机是如何运作的。   耳机在耳朵上的模型设置示意图。 正如您所看到的,设置非常复杂,因此我们建议采用集总的方法对驱动程序进行建模。许多声学工程师熟悉驱动器的集总表示法——您可能已经在案例库中看到了“ 集总扬声器驱动器”模型,该模型使用许多相同的参数来对耳机和耳塞扬声器的低频性能进行建模。(有关设置此耳挂式耳机模型的确切参数和条件,请参阅教程文档。) 当然,我们也可以对换能器及其在耳机中的相互作用进行详细的建模,对电磁场和振动结构进行耦合。例如,换能器模型可以基于“ 扬声器驱动器-频域分析”模型,或者基于低功率扬声器的微型换能器示例OW 扬声器:仿真和与测量的相关性仿真与测量的关联。 最后,具有耳朵和鼓膜的真实人体皮肤阻抗条件边界如下图所示。 具有皮肤阻抗的声域边界。 评估仿真结果 在建立并求解了模型之后,换能器仿真的第一个结果通常是系统的频率响应。在这种情况下,耳膜处的声压级(SPL)这个响应被绘制于下图(蓝色曲线),同时耳机外2 cm处测得的声压级(绿色曲线)也在图中有所展示。 您通常想要实现的是与自由场聆听体验相匹配的耳膜响应,因为这将被视为一种自然的声音体验。在这个模型中,我们仅考虑系统的线性(小信号)响应。耳膜上的声压级曲线不是平顺的,这不是必需的,因为耳朵的自由场响应不是平顺的响应。 请记住,耳机模型的几何形状和参数是发明设计的,而不是工程设计的。该模型的目的是展示如何执行分析。 响应会受到500 Hz以上的不同谐振的影响,而且看起来系统对外界非常开放,这导致了低于500 Hz的滚降。如果你仔细观察模型,会发现主要泄漏的是泡沫(您可以通过更改泡沫的性质进行测试),而不是模型中的穿孔板/网孔。蓝色和绿色曲线之间的差异表明了耳机的隔音效果有多好。 在耳膜(蓝色曲线)和耳机外2 cm处(绿色曲线)测得的系统响应。 使用仿真的好处之一是可以将声场可视化。在系统内部进行测试是困难的,识别共振就是其中一大难点。下图显示了5000 Hz时的声压级分布。无论是扬声器后面的音量,还是耳机和皮肤之间的音量,都能清楚地看到共振(声压级较低的区域)。 5000 Hz时折旧截面上的声压级。 您还可以对新设计进行虚拟建模研究。例如,通过更改耳机的孔隙率和穿孔网格的设计来进行测试。您可以添加一些多孔材料来控制共振。通过模拟,您还可以在泡沫和皮肤之间引入泄漏,并研究它们对响应的影响。你也可以将耳朵周围和皮肤上不同频率的声压级可视化(下图)。从这些结果中,你可以研究泡沫的效果,泡沫的阻尼特性有助保护耳朵免受外界噪音的影响。下面,您可以清楚地看到泡沫在最低频率下的效果,泡沫具有更好的阻尼特性。 皮肤上的声压级分布和泡沫在不同频率下的位移。 通过仿真,设计人员可以准确地测量耳机扬声器在听者耳朵附近的灵敏度,从而帮助他们优化收听体验,同时最大程度地降低听力健康风险。 拓展阅读 单击下面的按钮,尝试一下自己对耳罩式耳机进行建模。这样可以带您进入案例库中,在那里您可以找到文档,并使用有效的软件许可证下载相关的MPH文件: 试用教程模型

智能微波炉的优化设计

2019年 11月 13日

你有没有过这样的经历:当你坐下来享用微波炉加热过的食物时,咬下第一口被烫伤了嘴,而下一口却又是冰冻的。这是因为传统的微波炉并不总是均匀地加热食物。现在, Illinois Tool Works (ITW) 食品设备制造集团正在使用仿真软件模拟一种新型固态微波加热方法,以创造出智能家用厨具,可以同时加热多种食物到各自所需的温度。这个设计对于我们这些迫不及待想要将食物吃到嘴里的人来说,无疑是一个大好的消息。

通过流体动力学研究煎饼制作的最佳方法

2019年 11月 6日

对于物理学家来说,随时随地都可以寻求设计和技术的灵感。对于一个饥饿的物理学家而言,灵感可以在进餐时迸发出来。举一个很好的例子:一个经验丰富的厨师很容易用一种烹饪方法来制作煎饼,但对于一个家庭厨师来说,制作煎饼就会带来挫败感。在寻找怎样制作出完美煎饼的过程中,两名研究人员使用模拟方法来研究是否可以更好地烹饪这道经典美食……

通过集总模型估算锂离子电池的参数

2019年 10月 24日

锂可用于各种场合,不过用在电池上可能是最引人注目的。锂离子电池可用于电动汽车,储能系统等。当锂离子电池用在这些领域时,工程师必须首先通过电化学分析确保其性能能够达到预期。当电池由第三方制造时,可能会带来一个问题:生产厂商不会向工程师透露有关锂电子电池的关键信息(例如内部结构等)。让我们来看看如何通过集总模型估算锂离子电池的参数。

如何延长锂离子电池的使用寿命

2019年 10月 17日

锂离子(Li-ion)电池因其能源效率而广为人知,并且正成为电动汽车(EV)设计者的首选电池。然而,随着温度的突然变化,这些电池的效率会快速降低。液体冷却是控制温度升高的一种方法(无论是环境温度还是电池本身产生的温度),这是一种有效的热管理方法,可以延长电池组的使用寿命。为了研究电池中的液体冷却并优化热管理,工程师可以使用多物理场仿真。

COMSOL Multiphysics®在电力行业中的10种实际用途

2019年 10月 16日

有时,去现实世界中了解人们的工作情况,比查看模拟示例更有帮助。对于电力行业的人来说更是如此。在此行业中,由于设计失败和其他失误可能会严重影响客户满意度和公司利润。

使用COMSOL评估人耳声学设备性能

2019年 9月 6日

通常,助听器、移动电话和耳机都需要高质量的声音,使用户可以拥有良好的听觉体验。为了评估设计的性能,音频工程师利用头部和躯干模拟器(HATS,一种模仿成人听力环境的人体模型)创建了样机。为了更经济有效地处理这一问题,可以使用COMSOL®软件模拟这种设置,进行虚拟声学测量。

通过仿真研究如何击败巨型怪兽

2019年 8月 5日

当您在观看怪兽题材的电影时,可能会想:如果这些巨型怪兽真的生活在这个世界上,会给我们的生活带来怎样的威胁呢?为了寻求保护人类最好的方法,卡迪夫大学(Cardiff University)和 牛津大学(University of Oxford)的两位数学生物学家使用数学模型对电影中常用的消灭巨型怪兽的方法进行了测试。通过仿真分析他们确定了:针对不同区域使用何种方法来消灭怪兽能达到最好的效果。

光子晶体的建模与应用

2019年 7月 25日

1980年,Bell Communication Research的Eli Yablonovitch提出一个思考:如何减少特定频率范围内半导体激光器的损耗?他在透明介质中切割出周期性圆孔,并观察到一定频率范围内的光发生了损耗,无法穿透。Yablonovitch发现这些结构与具有传导和价带的半导体类似,并将它们命名为光子晶体(与普林斯顿大学的Sajeev John合作)。下面讨论利用光子晶体控制光的三个例子。

地震中建筑物的稳定性分析

2019年 7月 5日

1996年,我和20多名二年级的学生挤在南加州的一所小学教室的桌子下面。世界各地的人们都会经常举行这种“地震演习”,尤其是在地球断层线上的地方,以备灾难发生时人们可以及时避难。还有别的应对方法吗?有,我们可以分析受地震影响的建筑物的结构稳定性。

多物理场仿真在法律领域的应用

2019年 6月 17日

仿真软件越来越多地应用于各种科学和工程领域。那么,在法律领域呢?模拟本质上是对现实的模仿或表现,在法庭上,律师试图弄清楚现实中发生的或未发生的事情及原因。本篇博文探讨了在法庭上使用模拟软件,尤其是法官(在美国)确定何时允许在法律审判中使用模拟软件的规则。

COMSOL®中声固耦合的建模

2019年 6月 12日

声固耦合(ASI)问题要求对固体中的弹性波,流体中的压力波以及两者之间的相互作用进行建模。ASI的使用包括有声音的产生,发散,传播或接收的设备,以及用于声音的分配、隔音或消除噪声的机械系统。对这些声学系统的研究通常涉及流体和固体两部分,并且可以预测其中波的行迹,而捕捉波在流体-固体分界面处的行为尤为重要。本文,我们将讨论如何使用COMSOL Multiphysics®软件来解决ASI问题。

机械系统的频率响应分析

2019年 6月 5日

本文是关于结构动力学阻尼的博客文章的续篇,这里我们将详细讨论带阻尼的机械系统的谐波响应,在COMSOL Multiphysics®软件中演示设置频率响应分析的不同方法,以及如何解释结果。

仿真助力设计药物输送系统

2019年 5月 17日

你有没有紧张过,感觉就像被一个小小的闪电击中一样?但是值得庆幸的是,这种疼痛通常会在几天之内消失。不过,遭受严重伤害的人并不是那么幸运,这种痛苦可能会持续数月之久。而诸如神经导向器之类的药物输送系统则可以帮助加速愈合过程。在设计此类设备时,生物工程师需要全面了解药物反应动力学,而这项工作可以借助仿真建模来完成。 使用神经导向器治疗神经损伤 神经充当人体的控制和消息传递系统,使我们可以微笑和挥手,还可以告诉我们什么时候感到太冷或太热。当人体的神经细胞受到挤压、拉伸或其他伤害时,该区域开始发出求救信号,导致人产生从轻微的不适、僵硬到麻木、剧烈疼痛等感觉。 戴腕带可以帮助缓解由正中神经压力引起的腕管综合症的症状。 当神经损伤严重时,医生必须努力修复神经,一种方法是植入神经导向器。 神经导向器可帮助神经正确地重新生长,确保组织愈合时不会缠结这些路径。还可以将它们设计为精准药物输送系统,以减轻疼痛并加快愈合过程。这些不会留下太多伤痕的小型设备可以由可生物降解的生物材料制成,因此甚至不需要将其移除。 神经导向器利用人体的康复机制来控制药物的释放位置。当组织受损时,它会产生一种酶。一旦插入神经导向器,这种酶就会慢慢吞噬药物周围的物质,最靠近组织的部分降解最快,因此药物被“引导”至受伤的神经。 与任何药物输送设备(如贴片类药物)一样,控制药物反应的行为对于神经导向器至关重要。例如,生物工程师必须确保随着时间的推移药物释放应保持稳定;为确保患者的安全和舒适,药物释放决不能太多(避免“爆发释放”)或太少。 但是,了解这种行为可能很困难,因为它受到多方面的影响,包括: 药物的加载和扩散 生物材料的降解和亲和力 设备的几何形状 为了深入了解这些因素如何影响药物反应动力学,生物工程师可以使用仿真工具来模拟。在下一节中,我们将看一个使用 COMSOL Multiphysics®软件 及其附加的 化学反应工程模块 构建的示例。 神经导向器中的药物释放过程建模 该模型由受损的神经细胞组织,代表神经向导的生物材料基质,以及围绕两者的介质组成。在生物材料中,药物分子附着在肽上,而肽与基质结合。 可以分两种情况分析药物反应动力学:完美混合的环境和空间依赖的环境。 第一个系统是0D,只需求解药物随时间变化的动力学,使用“反应工程”接口描述反应系统。至于空间依赖的系统,它通过“稀物质传递”接口来显示药物是怎么样进入受损组织,并追踪分子的运动。如下图所示,神经导向器是具有3D结构的圆柱几何形状,可以利用轴向对称性将模型简化为2D结构。 神经细胞的空间依赖模型,生物材料神经导向器(左图,红色),以及周围环境的3D(左)和2D结构图(右)。 为了检查分子如何随时间释放,通过0D模型研究了两种类型的药物释放机制: 药物仅从肽上解离,而肽仍附着在基质上; 基质由于酶催化而降解,从而释放出药物-肽物质。药物一旦释放后,物质就会分离。 通过2D结构模拟,可以检查药物如何随时间在几何空间中扩散,确定导向器是否有助于药物正确靶向受损的神经。 此外,基质中可能存在多种反应。尽管我们在本文中没有详细介绍如何对这些反应进行建模,但是您可以在 COMSOL 网站“案例下载”页面,查看《生物材料基质中的药物释放》案例教程文档中的详细建模过程 在COMSOL®软件中评估药物反应动力学 完美混合的系统 下文中,您可以看到在这个神经导向器中,不同物质分子随时间变化的浓度。在模拟开始时,可以看到第一种药物释放机制发挥作用:药物的解离。与基质结合的药物-肽浓度迅速开始下降,而与基质结合的肽浓度却有所增加。这些变化也反映在药物浓度的快速上升中,会在短短的0.03秒内达到最大量(〜7.71 mol / m 3)。 随着生物材料的降解(总共需要约5000秒),在10~5000秒内第二种药物释放机理开始发挥作用。结果显示,未与基质结合的肽浓度的急剧增加,以及与基质结合的肽浓度的相应减少。但是,在这些变化过程中,药物的浓度保持恒定。 综上所述,这种稳定释放对于神经导向器的设计至关重要,因为药物剂量的变化可能会给患者带来严重的风险。 药物释放过程中物质的浓度变化。 很明显,药物释放是均匀的,所以接下来,让我们看一下药物如何扩散到神经和周围区域。 空间依赖的系统 如下图所示,您可以查看域内药物浓度在不同时间的分布情况。系统中的酶起源于细胞组织,因此当生物材料降解时,它有助于将药物引导至受损的神经。 到模拟结束时,最大浓度在神经中心,这意味着导向器成功地递送了药物。 此外,尽管此处未显示,但也可能观察到生物材料随着时间的降解情况。   药物在神经细胞组织,神经导管和周围环境中的浓度 下一步 生物工程师可以通过观察药物反应动力学,设计神经导向器和其他药物输送系统。通过创建这样的模型,他们可以测试不同的设计参数(例如时间、几何形状、物种的亲和力等),查看影响药物释放行为的因素。工程师甚至可以利用这些信息以及其他信息来优化其整体设计,从而评估混合生物材料如何影响结果。 如果您需要对药物反应动力学建模,请单击下面的按钮,将进入 COMSOL 网站 “案例下载” 页面,其中包括案例教程文档和 MPH 文件。您可以使用有效的软件许可证下载所需文件。 获取教程模型

熵捕获中的DNA快速分离过程模拟

2019年 5月 9日

在调查犯罪时,法医专家有时会使用DNA证据来识别犯罪嫌疑人。然而,DNA不仅包含识别信息,还有我们基因构成的线索。DNA分离可以用来深入研究DNA链,但是传统方法很耗时。为了加快DNA的分离,密苏里科技大学的研究人员使用了COMSOL Multiphysics®软件。

通过建模了解肿瘤的电化学治疗

2019年 5月 2日

当前,最常见的癌症治疗方法有手术、化学疗法以及放射疗法,不过每种方法都具有重大风险。有一种较安全的替代方法是通过电化学治疗(EChT),该技术使用直流电消除恶性肿瘤。然而,在这项技术被广泛应用之前,医生们需要更好地了解其破坏机理,以便能够更好地制定剂量计划。

通过仿真分析球形盖的变形问题

2019年 4月 16日

当结构承受过大的压力时(即当负载达到临界状态时),它们会由于不稳定而发生变形(称为屈曲)。为了了解这些变形会如何影响设计,工程师们不仅要研究临界载荷点的情况,而且还要研究过了临界载荷点之后的情况。借助COMSOL®软件,他们可以准确、高效地进行后屈曲分析,在本文中,用一个球形盖模型进行演示。

如何合成天线阵列的辐射方向图

2019年 4月 4日

当我们为高速、高数据速率通信研究相控阵天线并创建原型时,通过使用天线阵列系数可以节省时间和计算成本。这样,我们就无需通过一个完整的三维波动方程来分析整个结构。 天线在物联网,IoS,SatCom 和 5G 中的应用 在当今生活中,有一些常见的射频流行语,比如物联网(IoT),空间互联网(IoS),卫星通信(SatCom)和5G。通过更高的数据速率和工作频率,使得人们满足对无线通信的需求,同时也使带宽比以前高得多也宽得多。 当我们通过5G移动网络发送或接收信息信号时,其预期的工作频率比传统移动系统的工作频率高得多,因此不可避免地会存在电磁波的明显衰减,导致信号完整性问题。为了使通信系统可以在有限的功率下使电磁波传播更长的距离,我们有必要部署一个高增益天线,该天线可以塑造像很尖锐的铅笔状波束一样的远场辐射方向图。这使我们能够在更长距离内不间断地传递信息。 大碟形天线使我们可以进行长距离通信。通过 Wikimedia Commons 在公共领域中的图像。 孔径天线,如蝶形天线和喇叭天线,将为上述目的提供足够高的增益。这些高增益天线的远场辐射方向图具有非常窄的角度扫描范围,并且电磁波的可见区域是有限的。为了扩大通信覆盖范围,可以通过使用一个万向架在机械上旋转天线来扩展其扫描能力。然而,孔径天线需要大量空间才能安装,并且可能不适合在消费类电子产品中使用(您不会想在手机上安装一个大型碟形天线!)   甲单极天线阵列示出光束扫描能力。 简而言之,天线阵列就是一组由特定空间和相位结构连接起来的天线。阵列可以克服上述障碍,并且可以根据天线单元的类型进行保形和小型化,从而形成阵列和材料特性。 如果小型化是一个设计元素,那么选择合适的天线单元非常重要。设计规范可以决定需要部署哪种类型的天线单元。 使用阵列因子的好处 尽管天线阵列的体积小于孔径型天线的体积,但与单个天线相比,其仿真计算成本仍然很高。不需要对整个结构进行完整的三维模型仿真,也不需要牺牲过多的分析精度,我们仍然可以将阵列因子相乘,从单个天线元件的辐射方向图估计天线阵列的远场辐射方向图。 定义三维模型中的均匀阵列因子表达式为 \frac{sin(\frac {nx (2 \pi dx sin\theta cos\phi + \alphax)} {2})}{sin(\frac{2 \pi dx sin\theta cos\phi + \alphax}{2} )} \frac{sin(\frac {ny (2 \pi dy sin\theta sin\phi + \alphay)} {2})}{sin(\frac{2 \pi dy sin\theta sin\phi + \alphay}{2} )} \frac{sin(\frac {nz (2 \pi dz cos\theta + \alphaz)} {2})}{sin(\frac{2 \pi dz cos\theta + \alpha_z}{2} )} 其中 nx,ny 和 nz 分别是沿 x轴,y 轴和 z 轴的阵列单元数。dx,dy 和 dz 项是在仿真中使用以波长表示的阵列单元之间的距离。alphax,alphay 和 alphaz […]

通过仿真防止大气腐蚀

2019年 3月 21日

如果您曾经生活在一个潮湿的地方,可能熟悉一种被称为大气腐蚀的现象,这种现象通常表现为生锈。大气中的金属腐蚀经常发生,以至于建筑和制造领域的专业人员经常使用某种形式的腐蚀防护(比如在金属表面上施加一层涂层)。为了有效地分析腐蚀过程并优化预防技术,工程师可以使用 COMSOL Multiphysics® 软件对大气腐蚀进行模拟。 寻找防止生锈的方法 大气腐蚀是一种电化学现象,当金属与电解质(如水)接触时就会发生。随着时间的推移,即使是 很少的一层水分膜 也足以对结构造成很大的破坏。经过一个漫长的冬天,当雪开始融化时,你放在门外的自行车就会出现生锈的迹象。造成大气腐蚀的其他因素包括 城市的空气污染 和 海洋环境中的盐 。   生锈的排气管。 由于环境的不可控和不容易预测性,许多工程师都会采用一些方法来保护他们的设计免受大气腐蚀。例如,根据环境的不同,制造商可能会选择使用比常见金属(例如钢和铁)更抗腐蚀的金属(例如铜和铝)。其他形式的保护还有在设计的产品上施加保护涂层,例如非贵金属涂层(如镀锌的钢,镀锡的铜)、油漆或防腐材料。   通过阴极和阳极保护减少腐蚀 另一种减少大气腐蚀的方法是采用阴极保护。与电解质接触的金属具有发生氧化(保护)的阴极区和发生还原(腐蚀)的阳极区。被腐蚀的金属通常被氧化,释放出的电子会参与阴极反应。尽管技术各不相同,但阴极保护涉及从外部电源(如电流)向金属提供电子的过程。阴极保护在一般环境下很有用,如金属暴露在水中。 在一些金属涂层,如镀锌钢结构中,锌就作为为阳极,当钢暴露在电解液中时,锌层就会受到破坏,锌相对便宜,从而保护阴极(钢)不被腐蚀。 还有其他阴极保护方法,如牺牲阳极或施加电流,但这些方法只有当物体浸入电解质(例如水)时才是有效的。 在某些环境中,还可以使用阳极保护。该方法通过施加可控的小阳极电流将金属偏置到无源区。该电流将产生一层薄薄的钝化膜层,从而 “阻止” 阳极腐蚀反应。它通常用于腐蚀性极强的环境中,如当不锈钢暴露于磷酸中时。 使用 COMSOL  Multiphysics 和其附加的 腐蚀模块,工程师可以评估结构中的阴极和阳极保护,电解质电位和腐蚀反应。举个例子,让我们看一下母线模型,母线是用于建筑物,车辆等分配功率的母线,因此会在许多不同的环境中受到大气腐蚀。 模拟母线的大气腐蚀过程 此大气腐蚀示例中的母线由多种材料和零件组成的: 铜质法兰 铝质法兰 锌质螺母和螺栓 母线由铜质法兰,铝质法兰,锌质螺母和螺栓组成。 每一个表面都会引起两个反应: 金属溶解,其中反应动力学由阳极 Tafel 表达式描述 氧气还原,其中反应动力学由阴极 Tafel 表达式描述 在该示例中,后一种反应(还原反应)受限于通过薄电解质层的氧气传输特性,极限电流密度取决于薄层的厚度,氧气的溶解度和氧气的扩散率。 设置好几何形状后,母线将暴露在潮湿的空气中开始腐蚀过程。首先,您可以使用“二次电流分布” 接口来求解电极域中的电位。然后,可以使用 “电流分布,外壳” 接口求解薄电解质层中的电解质电位。 电解质膜的厚度取决于盐负荷密度和相对湿度,而电导率和氧溶解度取决于周围空气的相对湿度。考虑到对相对湿度的依赖性,您可以采用在一般 “大气腐蚀”模型中 相同的表达式来获得电解质膜的厚度,电解质的电导率和氧溶解度。假定氧扩散率是恒定的。 在 COMSOL Multiphysics® 中评估仿真结果 首先探究不同类型金属的电位变化,这可以帮助您确定哪些区域更容易腐蚀。在左下方图像中,可以看到施加的电流 (100A) 会导致母线上的电位下降约 2.5 mV。 其次,您可以看到金属中的电位与电解质膜电位之间的差异(如右下方图示显示为电极电位相对于相邻参考点的变化),显示了大气腐蚀如何影响每种类型的金属。请注意,它在铜质法兰(红色)上为正,在锌质螺母和螺栓(浅蓝色)和铝质法兰(深蓝色)上为负,这表明在该模型中,相对于更贵重的铜材料,其他材料更容易腐蚀。 母线中的电位分布(左)。金属上的电解质电位与电解质薄层电位差异(右)。   现在,让我们看一下电解质薄层中的电位变化,其结果如下图所示。通过查看母线板上电解质薄层上的电位变化情况,您可以了解在阳极和阴极区域可能发生反应的位置。 母线板表面的电解质薄层上的电位分布。 研究阳极/金属溶解反应 要分析金属溶解反应,可以从密度变化的局部电流开始。如下图所示,该反应主要发生在铜质法兰与锌质螺栓(在锌表面)的交点处,也发生在铝表面的铜法兰和铝法兰之间。这些结果表明,正如预期的那样,局部腐蚀区域发生在两种不同的金属以及“非贵重”金属之间。 母线板外表面上金属溶解电极反应的局部电流密度。   研究阴极/氧反应 在阴极反应的结果中可以看到:氧还原反应发生在铝和锌的表面上。很明显,氧气的输运限制了腐蚀过程,因为局部氧还原电流密度的大小接近极限电流密度。 氧还原电极在母线板外表面的局部电流密度。 在研究了腐蚀过程并弄清楚每种类型的反应可能发生的位置之后,工程师们可以在考虑各种环境条件的情况下,设计能够更好地防止大气腐蚀的母线板。 下一步 如果你想自己模拟大气腐蚀过程,可以单击下面的按钮尝试此处介绍的母线模型。这样做将带您进入案例库中,其中包含此示例的文档以及相关的 MPH 文件(您需要有效的软件许可证才能下载此文件)。   母线板的大气腐蚀 – 模板文件

涡流制动系统简介及建模优化

2019年 3月 6日

如今,人们对旅行的需求与日俱增,随之而来的是更加环保的交通方式的选择——噪声更小且速度更快。但是不论什么运动最终必须停止,大多数飞机,火车和汽车都使用机械制动,但这种制动方式会造成结构磨损并且在高速时变得不安全。而涡流制动就不存在这个问题。在本文中,我们将对这种无摩擦制动的可能性以及这种作用背后的现象进行研究。

多物理场仿真优化加热电路设计

2019年 2月 12日

加热电路广泛存在于飞机、电子留言板、医疗存储设备等设施中。与其他大多数加热元件一样,加热电路通过电阻加热工作,其中涉及电流,热传递和结构变形的多物理过程。为了解释这些现象及其他关键设计因素,工程师可以使用COMSOL Multiphysics®软件创建加热电路的虚拟原型。

通过仿真保持恒温箱中的低温

2018年 12月 31日

一架空中救护飞机从头顶飞过,急速驶向一家医院,它正在将一个器官运送到需要它的病人那里,对其进行抢救治疗。为了使器官在运输过程中保持适当的温度,它被放在一个特殊的容器里,这个容器被称为冷箱或恒温箱。通过仿真,您可以分析这些箱子的设计,以确保它们对于挽救生命是可靠的。 通过冷藏链运输易腐物品 恒温箱用于保存各种产品,包括: 器官和组织 药品 易腐食品(如烘焙食品) 疫苗 试剂 例如,当准备好器官准备捐献时,这些容器(以及保存液)是运输过程(通常称为冷藏链)的重要组成部分,因为器官可能在捐赠过程中从一个箱子转移到另一个箱子。当医疗专业人员努力寻找器官并将其传递给合适的配对者时,这个箱子可以保护器官免受高温和低温的影响。理想情况下,器官应保持在 2°C(4°C)至8°C 的特定温度范围内。当恒温箱内温度高于或低于这个温度范围时,器官就会受到损坏。 根据使用目的的不同,恒温箱可能需要持续几个小时到几天的时间。回到我们的器官的例子,许多器官最多可以保存几个小时(例如,肺大约只能保存6个小时)。疫苗没有时间限制,但是与器官一样,疫苗从制造到使用期间都需要保持在 2至8°C 的温度范围内。对于偏远地区的患者而言,此过程可能需要数周时间,并且涉及多种类型的恒温设备,例如冷藏车。 像这样的冷藏车被用来运输易腐物品,例如烘焙食品。 为了使冷藏链中没有断开的环节,每个恒温容器都必须非常好地维持其所需的温度范围。同样也需要了解箱子可以使用的有效时间。为了预测这一时间,工程师可以使用传热仿真软件来分析设计。在下一部分中,我们将看到一个使用传热模块(COMSOL Multiphysics®软件的附加产品)创建的示例。 通过传热模块对恒温箱建模 在此示例中,让我们来看一个恒温箱,它的设计是让放在其中的物体可以在2-8°C的温度下保持至少24小时。这个箱子包含三个主要组件部分: 放于箱子里的物品(例如药物) 冷源(-5°C的冰) 一种绝缘材料(泡沫),它可将冰与周围环境以及箱子中的物品分隔开 在这里,冰实际上是水和增稠剂的低共熔混合物。较高的粘度意味着当冰开始融化时,由于对流运动较少,因此升温速度较慢。另外,您可以通过假设箱子完全装满来简化模型。(如果你在运输过程中使用过度包装来保护产品免受冲击,可能会出现这种情况。) 恒温箱的3D模型。 通过在 COMSOL Multiphysics 中直接输入来自美国供热,制冷和空调工程师协会(ASHRAE)的历史气候数据,就可以轻松计算出箱子周围的温度。这里的天气数据来自西班牙塞维利亚的一个气象站。从6月1日上午6点开始,该模型将包含接下来72小时内变化的温度,温度随时间变化曲线如下图所示。通过应用对流冷却边界条件,可以看到温度是如何影响箱子的。 西班牙塞维利亚6月1日上午6时至6月4日上午6时的气温历史气象数据。 该模型的一个重要方面是冰到水的相变过程。在箱子中,共熔混合物作为一种能量存储设备,被放置在盒子的四面。当冰达到约0°C时,它就开始融化,从周围吸收能量并帮助医疗物品保持冷藏状态。因此,只要箱子中仍然有冰,它就可以防止里面的物品超过8°C这一临界温度。 既然您知道如何将温度保持在理想范围内,那么下一个问题是:这个箱子能保持低温多长时间呢?您可以在下一部分中得到解答。 恒温箱可以让放置其中的物品保持多长冷却时间? 使用这样的模型,您可以看到箱子中的温度如何随时间变化(本例中为72小时)。如下图所示,冰的温度一开始迅速上升了约4度。 该图显示了在72小时的时间内,最高和最低临界温度(虚线)与箱子内物品的温度以及融化冰的比例关系。 在接下来的24小时内,温度保持平稳状态。在随后的48小时内,温度也保持在正常范围内。但是,在此之后不久,冰就完全融化了,此时温度开始接近临界温度,之后超过了临界温度。你可以由下图看到温度随时间的推移而升高。   箱子温度的动画图。 通过这个例子可以看出,工程师可以使用仿真来分析恒温容器的设计,预测放于箱子内的物品在临界温度范围内可以停留多长时间。然后,他们可以优化设计,确保医疗产品和其他易腐物品在整个旅程中都能得到保护 下一步 单击下面的按钮,就会进入案例库中,在那里可以查看该模型的 PDF 以及 MPH 文件(需要有效的软件许可证的)。 恒温箱示例 进一步阅读 在下列博客文章中了解有关仿真的更多信息: 研究相变材料的热性能 模拟热虹吸管中的相变 具有迟滞的相变材料的热建模

验证边界元法在静磁学建模中的应用

2018年 10月 30日

边界元法(BEM)可以替代静磁学建模中的有限元法吗?在由三部分组成的系列教程中,我们使用麦克斯韦应力张量执行电磁力计算,以演示边界元法的效能。我们根据解析模型验证结果,并将结果与有限元法的结果进行比较,以显示边界元法在这方面的价值和实用性。请继续阅读下文,了解您将在系列教程中学到的内容。

如何使用数值端口进行 RF 分析

2018年 10月 12日

使用COMSOL Multiphysics®软件中提供的数值端口功能和附加RF模块,可以通过边界模式分析以数值方式计算具有任意形状的端口模式。通过添加频域或自适应频率扫描研究,可以获得 S参数和史密斯图。数值端口还能使我们计算工作在横向电磁(TEM)模式下的传输线的特征阻抗。

时域和频域之间的射频信号转换

2018年 9月 25日

当我们用有限元法(FEM)分析高频电磁学问题时,常常会在频域中计算 S 参数而不考虑互补域(也就是时域)中的结果。在时域中,我们可以找到其他有用信息,例如时域反射器(TDR)。在本篇博客文章中,我们将演示两个域之间的数据转换,以便通过快速傅立叶变换(FFT)处理得到所需计算域中的有效计算结果。

如何在热膨胀仿真中提供结构稳定性

2018年 6月 28日

假设你想计算物体的热膨胀和应力,提供边界上的热通量和温度约束,然后计算,可是并不收敛。通常,这种结果归因于缺乏位移约束。问题是,提供不引起人为应力的约束并非易事。今天,我们介绍 COMSOL Multiphysics® 软件中的刚体运动抑制 特征,你可以使用该特征自动找出所需的约束。

预测咖啡在保温瓶中保温多长时间

2017年 10月 26日

你是否想过这样一个问题:如果将热咖啡倒入保温瓶中,它能保温多长的时间呢?对于这个问题,可以用两种不同的模拟方法进行研究,但想要得到的结果更精确,在计算上也更加昂贵。本文中,让我们一起来看看如何研究这个问题。 保温瓶材料特性研究 首先,我们先将 90°C 的咖啡倒入保温瓶中,然后考虑模型的材料属性。 涉及到的材料有: 咖啡用水的材料属性来表示 螺丝瓶盖和绝缘环均由尼龙材料制成 该保温瓶由两个不锈钢壁组成,中间有塑料泡沫填充物(真空保温瓶的内部空隙通常充满了抽过真空的空气,但其中也可能包含泡沫) 在 COMSOL Multiphysics® 软件中,除了泡沫填充剂之外的所有材料属性都可以直接从材料库中提取。同样地,你可以手动将特殊的材料属性添加到软件中。对于本例中的泡沫,可以输入以下值: 热导率:0.03 W/(m·K) 密度:60 kg/m3 热容: 200 J/(kg·K) 提示:此处所提到的建模方法都在“ 保温瓶 ” 自然对流冷却教程模型中进行了介绍。请参考教程 MPH 文件和随附的文档,以确切了解如何设置和求解该模型。 快速方法:使用预定义的传热系数 对于一个快速且简单的模型,可以使用预定义的传热系数来描述热耗散。这种方法可以帮助我们确定咖啡在保温瓶中随着时间的流逝如何冷却。它不会告诉我们有关保温瓶周围的空气流动行为,不过它会告诉我们随着时间的流逝咖啡的冷却情况。 使用这种方法无需计算流体域中的传热和流速,只需模拟保温瓶外边界上的热通量。导热系数、表面温度和环境温度(25°C;略高于标准室温)的关系式有: q = h(T∞-T) 在许多预定义的情况下,h是已知的,且具有很高的精度。传热模块(COMSOL Multiphysics 的附加模块)包括一个传热系数库,可轻松访问。 使用此方法还有另一个好处就是节省时间,用这种方法无需预测该流体是湍流还是层流,因为许多关联关系在大多数流动状态下都可以获得。只要使用适当的 h 关联关系,使用此方法通常就可以以非常低的计算成本获得较准确的结果。   那第二种方法是什么呢?首先,有一个值得思考的问题:当咖啡冷却后,保温瓶表面的冷却能力如何分布。为此,需要在模型中包含周围的流体流动。 使用方法:计算对流速度场 为了更全面地了解我们珍贵的咖啡中到底发生了什么(说真的,什么时候可以喝它?),我们可以创建一个更详细的模型来描述保温瓶外部的对流气流。 采用第二种方法时,需要将 单相流 接口中的 重力 特征与传热模块或 CFD 模块结合使用,这可以在模型中包括浮力。通常,在遵循此模拟方法之前,您首先需要确定流体是层流还是湍流。我们先从简单的看起,让我们先跳过从 模型案例 中了解到的内容,这种情况下的流体是层流。 详细的模型显示,保温瓶驱动沿其壁面的垂直气流。气流最终在保温瓶上方的热柱中汇合,周围区域的空气被拉向保温瓶,进入垂直气流。(此流动足够弱,以至动压没有明显变化。)   保温瓶盖上形成的涡流会减少该区域的冷却,这是第一种方法无法分辨的。从本质上讲,与具有近似传热系数的简单方法相比,流体模型更适合描述局部冷却能力。 比较(结合)两种方法 咖啡在保温瓶中能保温多长时间呢?许多咖啡爱好者喜欢将温度保持在 50–60°C(大约120–140°F)的温度范围内,因为据说这是“ 咖啡香气发散 ”的时候。这两种方法都表明,在保温瓶中放置 10 个小时后,咖啡的温度将达到约 54°C 左右,这仍是一个保留咖啡香气的范围。当然,如果我们将保温瓶放在比设想的 25°C 低的温度下,则咖啡的冷却速度会更快。 在两种模拟方法下的咖啡温度随时间变化的曲线图。蓝线表示第一种方法,绿线表示第二种方法。 尽管就咖啡温度随时间的变化而言,两种模拟方法都得出了非常相似的结果。然而,当探究保温瓶表面的冷却能力时,情况就不同了: 两种建模方法的传热系数图。蓝线表示第一种方法,绿线表示第二种方法。 为了在长期内获得快速且准确的结果,你可以将这两种方法结合起来。在建立了更详细的模型后,可以通过更简单的方法来求解大规模且与时间有关的模型,从而创建并校准传热系数的函数,以供以后使用。 下一步:自己尝试一下 我们看到用两种不同的方法来模拟保温瓶中的咖啡随时间的对流冷却过程。更详细的方法在计算方面要求更高,因为它结合了传热和流体流动,但它也更准确,因为考虑了局部影响。通过结合使用这两种方法,你可以节省很多时间。 获取教程模型 通过从在线案例库或 COMSOL Multiphysics 软件内部的案例库中下载教程模型来自己尝试一下。如果您对此模型或 COMSOL Multiphysics 软件有任何疑问,请与我们联系。

葡萄酒冷却器真的可以使饮料变凉吗?

2017年 8月 17日

在阳光明媚的日子里,人们很想带些食物和饮料到大自然里去享受美好的天气。然而,在高温下保持葡萄酒(或任何饮料)处于低温状态是一件极具挑战的事情。据推测,葡萄酒冷藏箱可以让冰冻饮料保持至少一个小时的低温。在本文中,我们使用 COMSOL Multiphysics® 软件来了解葡萄酒冷却器的工作原理,看看它是否真的能保持饮料低温? 葡萄酒冷却器的工作原理 葡萄酒冷却器通常由带有充气双层壁的开放式丙烯酸圆筒组成。其中,双层壁起到了隔热作用,可防止暖空气到达饮料中。 在我露台的桌子上放置了一个葡萄酒冷却器,可以使刚从冷藏室中拿出的红酒保持低温。 你把一瓶冰过的酒放在冷却器里,首先它必须是凉的,这样可以防止冷却器中的温度上升。之后,瓶子会产生大量的冷空气,并且由于冷空气的密度高于暖空气的密度,因此较冷的空气会留在冷却器内。隔热壁内的空气比瓶子周围的空气略热,但比冷却器周围的空气冷。这些壁可以阻止外部暖空气进入冷却器的内部腔室中。 我在家里做了一个小实验,测量了我的葡萄酒冷却器内的空气温度。测量结果证实,冷却器内部的温度从环境温度迅速下降到更低的温度,这表明这种简单的葡萄酒冷却器是有效的——至少在最开始这一阶段。根据某些葡萄酒冷却器制造商的说法,该瓶子至少可以保证一个小时(甚至最多三个小时)的低温,而无需任何其他的冷却方法(如冰块或制冷系统)。 为了评估葡萄酒冷却器是否可以使饮料保持一段时间的低温,首先需要确定饮料的温度升高多少后,我们就认为这个饮料就不再是冷的了。例如,白葡萄酒建议的最佳饮用温度一般在6至12°C(48.2°F至53.6°F)之间。由于饮料饮用时在玻璃杯中会升温,因此我认为10°C(50°F)是一个合适的温度极限,超过这个温度,饮料就不再是冷的了。 让我们使用COMSOL Multiphysics来证明这些制造商的话是否合理。此外,在室外温度超过正常室温的情况下,葡萄酒冷却器的性能如何?   使用 COMSOL Multiphysics® 模拟葡萄酒冷却器中的传热过程 对于 COMSOL Multiphysics® 模型,我们可以将葡萄酒冷却器的圆柱形状创建为一个轴对称模型。与完整的三维模型相比,该模型的计算效率更高,并且符合所需的所有细节。我们还假设了轴对称条件(也就是说,该模型未考虑外部影响,例如风或太阳的热辐射等)。该模型的几何形状包括瓶中的饮料、瓶本身、冷却器内的空气、冷却器壁以及内、外冷却器壁之间的空气隔热区域。   葡萄酒冷却器模型的几何形状。 对于材料数据,该模型使用了内置材料库中的以下材料: 在瓶上方的液体区域、冷却器内部(瓶子外部)、以及冷却器壁上的空气带中填充空气 水,液体用于瓶中的饮料 瓶子本身是用玻璃(石英) 尼龙 用于塑料冷却器壁和底部 传热发生在冷却器装置中的所有部分,模拟玻璃和塑料中的固体传热(热传导)以及饮料和空气中的流体传热(热传导和对流)。为了模拟瓶子周围更活跃的自然对流(因为瓶壁和冷却器壁的温度不同),瓶子和冷却器之间的空气通过 Nusselt number(努塞特数) Nu = 10(参见下面的 “流体 ” 节点的设置)使用增大的热导率表示。在所有流体中都可以使用相似的 努塞特数 值,但是在此部分中,混合是最重要的。   流体节点的设置表示冷却器内的空气,努塞尔特数(在最底部)的设置表示混合。   在初始条件下,瓶子和里面的饮料温度为6°C,代表冷却器。空气和冷却器的初始温度设置为21°C,这是典型的室温。 对于边界条件,当创建二维轴对称几何图形时,COMSOL Multiphysics会自动处理轴对称问题。冷却器的底部被认为是绝热的。对于冷却器和瓶子的外部,对流热通量描述了边界条件,外部温度设置为环境温度。瓶子和冷却器顶部的开边界使用温度条件表示:这些边界处的温度设置为环境温度。 为了在仿真过程中测量饮料和冷却器内空气的温度,我们添加了两个域点探针头,它们提供了瓶内(用于饮料)和冷却器(用于空气)内部的模拟温度。使用 域探针 来计算饮料的平均温度也可能引起人们的兴趣。 最初,环境温度被设置为21°C(这是中等温暖地区的夏季温度)。在参数化扫描中,我们将环境温度从5°增加到26°C和31°C,分别代表一个温暖的夏天和一个炎热的夏天。参数化扫描显示出冷却器对外界温度的敏感程度。 下图显示了如何使用一组值和一个关联单位来指定参数化扫描: “参数化扫描” 节点的“设置”窗口(仅限顶部)。该扫描包括三个环境温度值(以摄氏度为单位)。 最后,我们可以从仿真器中删除冷却器,以检查将瓶子直接放在暖空气中时,瓶子的升温速度有多快。在 COMSOL Multiphysics 中这样做很容易。我们从冷却器域中删除传热 接口,并将同样的对流热通量条件分配给瓶子边界的另一部分,也就是先前的内部边界,即瓶子与冷却器内空气之间的边界。这部分现在变成了暴露在环境温度下的外部边界。 葡萄酒冷却器的模拟结果 当您在 COMSOL Multiphysics 中运行轴对称仿真时,结果将自动转换为一个完整的三维结果。以下三维图显示了环境温度为21°C 时,1小时后瓶子和冷却器中的温度:   一小时后的温度。除顶部外,冷却器内的瓶子和周围空气仍然是冷的。   通过探针,我们可以绘制出瓶内和冷却器内空气中的温度(在底部上方10 cm处): 瓶内(绿色)和冷却器内空气(蓝色)的温度。   如图所示,冷却器内的空气迅速降至约10°C左右,这与我使用家用温度计进行的测量温度相符。饮料的温度在10°C以下保持近1.5小时,在12°C以下可以保持2小时以上。因此,在21°C的环境温度下,将饮料冷藏至少一个小时的承诺似乎是有效的。 现在,我们可以运行参数化扫描。环境温度先升高5度,然后再升高10度。下图显示了3种环境温度下瓶内饮料的温度: 瓶中饮料的温度,环境温度为21摄氏度(蓝色),26摄氏度(绿色)和31摄氏度(红色)。 不出所料,当环境温度升高时,冷却器将无法长时间保持饮料的低温。26°C时,1小时后饮料的温度略高于10°C。当室外温度很高(31°C)时,饮料的温度在1小时后高于10°C,但仍低于12°C。因此,尽管比室温温度高出几度,但冷却器仍能很好地保持饮料的低温。 瓶子在冷却器中停留的时间越长,就越容易受到周围环境温度的影响。但是,如果我们根本不使用冷却器呢?在另一个模拟中,我们可以在没有葡萄酒冷却器的情况下分析瓶子的温度。在这种情况下,我们得到了通过参数化扫描的结果:   没有冷却器的瓶中饮料的温度,环境温度为21摄氏度(蓝色),26摄氏度(绿色)和 31摄氏度(红色)。 从上图可以明显看出,冷却器的作用很大。即使在室温情况下,瓶中饮料的温度也不会保持在12°C以下。对于较高的室外温度,饮料的温度上升得很快。现在,我们可以肯定地说,在没有任何冷却器的情况下将一瓶葡萄酒带到外面并不是一个好主意。 保持凉爽 该仿真显示了您可以在 COMSOL Multiphysics 中建立模型以验证量级的速度有多快(如果可以的话,还可以将其与您的测量结果进行比较),并使用参数化扫描来探索其他配置,例如环境温度的变化等。 我们在本文中讨论的葡萄酒冷却器模拟实验表明,实际上,即使外面真的很热,您也可以将一瓶喜欢的饮料保持几个小时的低温,或者至少接近一个小时。您需要做的就是在将瓶子带到室外之前适当地冷却瓶子,并记住将其放入葡萄酒冷却器中。冷却器的基本传热机制将为您完成冷却工作,使您可以“冷静下来”。 拓展阅读 看看物理与葡萄酒相遇的另一个例子:酒泪与马兰戈尼效应 了解本文中提到的一种过程的更多信息:COMSOL […]

通过模拟探索绿化对城市空气污染的影响

2017年 4月 5日

在许多人口密集的城市,空气污染逐渐成为严重影响人们健康的问题。如何减轻空气污染成为人们需要考虑的问题。其中一种方法是种植绿色植物。在使用此方法之前,必须制定有效的改善空气质量的策略,并确定最佳的实施方案。为此,研究人员使用 COMSOL Multiphysics® 软件创建了一个模型,以了解不同类型的绿色植物如何减轻城市的空气污染。 播种植物种子以改善城市峡谷的空气质量 你是否曾经走在城市街道上,感觉自已被周围的高楼大厦环绕,显得自己很渺小, 就好像走在一个人工建造的峡谷上一样。这种类型的环境有个名字:城市(或街道)峡谷。当街道两旁都被高高的建筑物包围时,就会形成一个类似于峡谷的环境,即城市峡谷。 城市峡谷的入口。图片由 Kanwar Sandhu 提供自己的作品。通过 Flickr Creative Commons 在 CC BY-SA 2.0 下获得许可。 在人口密集地区的城市峡谷中,空气污染是一个大问题。根据 世界卫生组织(WHO)的数据,在监测空气污染城市地区生活的人们,有80%以上地区的空气质量水平超过了 WHO 的限制。如此糟糕的空气质量可能导致城市居民面临各种健康问题。为了解决这个问题,需要制定以减少空气污染和恢复空气质量为重点的城市规划和设计策略。其中一种可能的方法是在城市峡谷中增加植被和绿化。 沿城市街道的树木。图片由 La Citta Vita 提供自己的作品。通过 Flickr Creative Commons 在 CC BY-SA 2.0下获得许可。 植被可以吸收和保留细微的尘埃颗粒和气体污染物,影响污染物的沉积和扩散,从而改善空气质量。在城市峡谷中增加绿化还有其他好处,比如改善建筑能效,减少城市的热岛效应以及管理雨水径流等。此外,绿色植被在美学上也可以让人感觉心情愉悦。 虽然最新的研究已经确定了通过种植绿色植被来改善空气质量,但在实施之前,还需要更多了解一些有效性和用途的信息。例如,植被的大小,形状和单个植物的特征(如叶片大小和孔隙率)都会影响其有效性。 基于此需求,热那亚大学( Genova University )和博洛尼亚大学( Bologna University)的研究人员进行了一项模拟研究,以了解绿色植物如何减少城市峡谷的空气污染。同时,他们还比较了不同类型的绿化和风速对城市空气质量的影响。下面,让我们来看看他们的工作成果。 模拟研究绿色植物对城市空气污染的影响 研究小组利用 COMSOL Multiphysics® 软件的CFD模块,模拟了一条 20米宽,100 米长的直路,其两侧被连续的建筑物包围,如下图所示。这些建筑物的高度均为 20 米,在下图以浅灰色显示。在他们的分析中,由于对称性,该团队只需要考虑几何模型的一半。 空气从入口(标记为1)流入模型,并沿道路的主轴线移动,然后从出口(标记为2)流出。为了帮助减少因绿色植物造成的污染,我们假设进入的空气是无污染的。 城市峡谷模型的几何形状。图片由 S.Lazzari,K.Perini,E.Rossi di Schio 和 E.Roccotiello 拍摄,摘自其 COMSOL用户年会2016慕尼黑论文。 为了进一步简化其模型,研究人员没有考虑汽车在城市峡谷内流动所造成的破坏。然而,这并不意味着汽车被完全忽略掉了。由于乘用车是道路污染的主要来源,该团队把这方面的研究重点集中于一种主要的汽车污染物:二氧化碳(CO 2)。该污染物在体积 V c(图上用红色表示)内均匀生成,并通过对流和扩散进行传输。该体积位于道路中间,宽度为5 米,高度为0.5 米。 绿色植物被模拟为被空气饱和并能够吸收污染物(稀物质)的达西多孔介质。通过改变孔隙率和渗透率以及还原反应的值,该团队可以根据所需的植物种类调整模型。这种灵活性使他们能够很容易地研究不同的植物种类和绿化形状。例如,在这项研究中,他们分析了两种不同的绿化形状: 厚度为 0.3 米的连续绿色立面 高 1.5 米、宽 1 米的连续树篱 除了这两个几何形状外,还使用了第三个几何图形 ——“透明”峡谷(有污染但没有植物)来进行比较。 显示连续绿色立面(左)和树篱(右)的几何形状截面图。S. Lazzari,K。Perini,E。Rossi di Schio和 E. Roccotiello 的图像,摘自其 COMSOL 用户年会 2016 慕尼黑论文。 分析绿化形状和入口处风速对空气污染物浓度的影响 利用该模型,研究小组比较了入口速度分别为 0.5 […]

使用多物理场建模分析真空干燥机的速度

2016年 10月 19日

在某些食品和制药行业中,经常使用不同类型的干燥机来干燥热敏性产品。真空干燥机提供了一个解决方案,从这些敏感物质中去除水和有机溶剂。为了获得最佳的真空干燥机设计性能,工程师需要权衡快速干燥时间和高质量产品的双重需求。为此,您可以使用 COMSOL Multiphysics® 软件研究真空干燥过程。 真空干燥机的优势和功能 从古至今,人们就一直将干燥作为保存食物的一种方法。随着时间的推移,干燥过程从露天干燥或日光干燥逐步扩展到其他干燥技术,例如太阳能干燥,冷冻干燥和真空干燥。从制药到塑料行业等,干燥也是许多应用领域的关键过程。 今天,我们将重点专注于真空干燥的化学过程,这在干燥热敏材料(例如食品和药品)时特别有用。真空干燥机在制药行业通常被称为真空烤箱,同时它还具有其他优点。因为真空干燥机需要在较低的温度下才能运行,所以其消耗的能量更少,从而降低了成本。同时,真空干燥器还能回收溶剂,避免氧化。 旋转真空干燥机。MatyldaSęk 提供自己的作品。通过 Wikimedia Commons 在 CC BY-SA 3.0 下获得许可。 真空干燥机可去除湿粉中的水和有机溶剂。干燥机的工作原理是在真空中降低液体周围的压力,从而降低液体的沸点,并提高蒸发速率。结果,液体会以更快的速度干燥(此过程的另一个主要优点)。 为了使真空干燥有效,我们需要在不伤害产品的前提下减少干燥次数,这意味着我们需要严格控制操作条件。为了平衡这些目标并了解操作条件如何影响产品,可以使用 COMSOL Multiphysics 的多物理场建模功能。 利用多物理场模型分析真空干燥机的干燥速度 今天,我们将分析 Nutsche 过滤干燥机的真空干燥过程。该干燥机的工作原理是从容器的底部和侧壁加热湿的饼,并降低饼顶部的气相压力。该示例基于 Murru 等人发表的论文。(模型文档中的参考文献1)。 首先,让我们近距离查看该模型。该真空干燥机由一个包含湿饼的圆柱滚筒组成,该圆柱滚筒包含三相:固体粉末颗粒、液体溶剂和气体。饼的材料属性需要包括所有三个阶段的属性,这取决于饼中每个阶段的比例变化。每个阶段的部分是由体积分数决定的,这是我们建模的变量之一。 在二维轴对称组件中,将饼建模为半径 40 cm,高 10 cm 的矩形几何形状。在顶部,我们的模型暴露在一个低压顶部空间中。同时,在过滤干燥器的侧面和底部边界处使用热通量边界条件考虑 60°C 的加热流体。 轴对称 Nutsche 过滤干燥机中的真空干燥过程。 接下来,我们的教程结合了蒸发和传热建模,以研究滤饼的液相分布和温度。利用 系数型 PDE 接口计算滤饼的溶剂体积分数,并使用 “ 固体传热” 接口模拟传热。为了解决多孔介质中的水分传输问题,我们在传热模块中使用了预定义的多物理场接口。我们还同时使用热沉和质量沉两项考虑溶剂蒸发,并将溶剂输运作为扩散过程进行近似估算。 我们对模型做出以下假设: 当液相值达到零时,蒸发停止,表明液体已完全蒸发。 当局部蒸气压小于顶空水蒸气压时,蒸发停止,表明蒸发没有驱动力。 当液相的体积分数降至临界值以下时,溶剂中的扩散停止。 在这些情况下,我们可以使用阶跃函数将蒸发速率和扩散系数平滑地降低到零。 我们的烘干机运行速度有多快? 我们可以看到我们的仿真结果和预期结果基本一致。让我们从30个小时后的滤饼开始分析。如下图所示,滤饼的温度在侧边界和底边界都接近加热流体的温度(60°C)。液相的体积分数在这些受热边界附近最低,而在滤饼的中心最高。此外,表观的水分扩散率在滤饼中心是最高的,在液相蒸发的地方几乎为零。考虑到我们模型的假设,这些结果都是在预期中的。 30小时后,滤饼的温度(左),液相的体积分数(中)和表观水分扩散率(右)。 换种方式,让我们扩展时间范围,看看 10、20 和 30 小时后的蒸发速率。这项研究也得到了预期的结果,它显示出蒸发从加热壁开始,并且当这些边界处的溶剂量减少时,蒸发就减少。在此过程中,蒸发前沿移向滤饼的中心。 10(左),20(中)和30(右)小时后的蒸发速率。 通过仿真得到的定量结果与先前的研究结果非常吻合,这验证了它们的有效性。因此,我们可以使用此模型来准确预测产品随时间的干燥程度。利用此信息,我们可以最大程度地减少产品暴露在高温下的时间。此外,如果要减少热敏产品的干燥时间,我们可以更改干燥机的尺寸。通过多物理场仿真,我们可以设计出效率更高的真空干燥机,以用于各种行业。 联系 COMSOL 进行软件评估 探索更多食品和制药行业的建模应用 自己尝试:下载此博客文章中介绍的真空干燥教程 查看以下相关博客文章: 通过仿真优化生物制药工艺 借助仿真 App 探索生物传感器设计中的生物学 利用仿真 App 优化食品加工工艺中的感应加热技术 优化椰枣热加工过程中的水化操作

计算普通光源的发射光谱

2016年 1月 14日

我很喜欢一年前购买的飞利浦 Hue照明系统。该系统允许使用智能手机为多达18个灯泡设置数百万种不同的颜色和数千种亮度级别。你也可以通过编程让系统在你接近住处时自动开启,这被称为“地理定位”,或者在一天中的特定时间自动开启。那么,与其他照明技术相比,它的光质量如何呢? 家庭照明系统 飞利浦Hue系统的工作原理是改变输出的蓝光、绿光和红光量,可以直接从智能手机上进行设置。如果对某种特定颜色的光很敏感,就可以简单地避开它。你还可以根据自己的心情设置灯光,以帮助集中精力,为自己充电、阅读或放松心情。该系统存在一种“集中”模式,该模式优先输出更多的蓝光,以增强人体集中的能力。在晚上放松时,我使用“日落”模式,该模式会提供更多的红色和橙色色调。 在使用该系统一段时间后,我还发现了一些长期优势: 与使用老式荧光灯相比,我晚上更容易入睡。 自从升级系统以后,我的电费每月减少了约21美元。这是因为12 W的发光二极管(LED)灯泡可以产生与60 W白炽灯泡相同的光输出。   比较我公寓里的一些照明系统的设置。左:柔和的白色。中:红色。右:蓝光。   我曾试图说服我的父母购买该系统,但我的推销说辞并未打动他们。我最近给他们买了这个系统作为圣诞礼物,当我为他们演示该系统时,我听到的第一条评论是:“哇,光感如此自然。”这促使我思考为什么会这样,是否可以使用 COMSOL Multiphysics® 软件研究其中蕴含的基础物理学。简单来说答案就是:高效LED灯泡产生的发射光谱。通过比较自然光的发射光谱与白炽灯、荧光灯和LED灯泡产生的光谱,我们可以更好地理解这种现象。 在 COMSOL Multiphysics 中绘制发射光谱 下图绘制了自然光、白炽灯、荧光灯和LED灯泡的发射光谱。如你所见,不同灯光的发射光谱是非常不同的,它们中的任何一个都无法完美地复制自然光。 自然光 让我们从太阳光到达地球表面开始。目前还没有办法用人造光源再现自然光的发射光谱。但是,可以使用 光导管 将进入的自然光重新定位到地下(如地铁站中)。其中一个例子就是将光定位到了柏林的地下火车站。一根光导管从车站上方伸出(如下方左图所示)并收集光线,该光线通过一根特殊的管道传输并进入地下车站(如下方右图所示)。   左:柏林火车站入口处的光导管。图片由 Dabbelju 自己的作品制作。通过 Wikimedia Commons 在 CC BY-SA 3.0 下获得许可。右:光导管将光传输到地下终端。图片由 Till Krech-Flickr提供。通过 Wikimedia Commons 在 CC BY 2.0下获得许可。 白天,光导管为火车站提供了更自然的照明。这种方法一个明显的缺点是它无法在夜间工作,因此需要一种模仿自然光的人造光。 自然光的发射光谱通常在光谱的可见部分,且遵循普朗克分布,如下图所示。尽管强度在浅蓝色区域(约460 nm)处最高,但没有一种颜色比其他颜色更突出。 从太阳到达地球表面的可见光的发射光谱。 白炽灯泡 白炽灯泡里含有钨丝,当电流通过时,钨丝会被电阻加热。在2000 K(约1727摄氏度)左右的温度下,灯丝开始发出可见光。为了防止钨丝烧毁,灯泡里要充满一种气体,通常是氩气。灯丝中产生的热量通过辐射、对流和传导传递到周围环境中。白炽灯泡发出的红光比例大于自然光。发射甚至延伸到电磁波谱的红外部分,这浪费了能量且降低了灯泡的整体效率。   一个普通白炽灯泡可见范围内的发射光谱。 荧光灯泡 荧光灯通常由一根长玻璃管组成,该玻璃管中包含有低压汞和稀有气体(如氩气)的混合物。在该管内部,产生了非平衡放电(等离子体)。这意味着电子温度与周围气体混合物的温度不同。电子温度可以超过20,000 K(约19727摄氏度),但是气体温度保持在相对接近室温300 K(27摄氏度)的水平上。由于等离子体处于非平衡状态,电子碰撞反应会改变气体混合物的化学成分,以碰撞过程控制的方式。这些碰撞会产生电子激发的中性粒子,这些中性粒子随后会产生特定波长的光子自发辐射。 可见光是由两种机制产生的:直接由放电产生的光发射,或由激发管表面的磷光体产生的光发射。荧光灯通常会给患有称为 Irlen 综合征视觉障碍的人带来麻烦,而且长时间暴露在荧光灯下时,人们经常会抱怨头痛和偏头痛。 如下图所示,荧光灯光源的发射光谱看起来很奇怪。这种量子化或者是由于等离子体的直接发射,或者是由于荧光粉的作用。但对人眼来说,发出的光看起来仍然是白色的。和白炽灯泡一样,荧光灯泡的效率也很低,因为需要维持等离子体,而且它发出的辐射在不可见的范围内。 一个普通荧光灯的发射光谱。 LED灯泡 LED正在给照明行业带来一场革命,因为与传统的白炽灯技术相比,LED灯的发光效率更高且耐用性更强。普通的家用LED灯泡在发光时所需的功率只有同等亮度白炽灯的10%到20%。LED灯泡的使用寿命超过25,000小时,相比之下白炽灯泡只有1000小时。 LED具有比白炽灯泡更高的效率,因为它们以完全不同的原理发光。LED(发光二极管)是一种半导体器件,当导带中的电子与价带中的空穴通过辐射复合跃过带隙时发光。与白炽灯泡不同,LED可以在非常窄的波长范围内发光。 最初,红色、绿色和黄色 LED 在20世纪50年代和60年代发展起来。然而,正是 蓝色LED 的发明导致了新型高效白光光源的产生。此类LED发出的蓝光可用于刺激LED外壳周围的磷光体层发出更宽的光谱,或者可直接与红色和绿色LED组合以产生白光。 如下图所示,黄色荧光粉设置的LED光谱更接近自然光。蓝光比白炽灯要多,并且几乎所有能量都在可见光谱范围内发射。 一个普通 LED 灯泡在温暖白色环境下的发射光谱。 组合光源 不同的发射光谱绘制在下面同一个轴上。尽管没有一个灯泡能够完全重现自然光,但 LED 灯泡显然是最好的近似光源。所有的发射都在可见光范围内,这使得设备非常高效。 来自自然光、白炽灯、荧光灯和 LED 灯泡的发射光谱。 通常,白炽灯和荧光灯有固定的光输出,还有固定发射光谱的LED灯泡。通过绘制不同光源的发射光谱,我们可以推断出LED灯泡最接近自然光。 探索更多的光源模拟方法 正如我们在这篇文章中所看到的,有许多不同的方法来创建人造光。上面描述的所有方法都可以使用带有半导体、等离子体、传热或射线光学模块的COMSOL Multiphysics上模拟。 阅读博客文章: 创建波长可调LED仿真应用 建模灯泡,所有形式的热传递 Vdara酒店的腐蚀性表面生成分析 下载教程模型: 无极灯 透明光管 PHILIPS是 […]

采用声悬浮技术精准制药

2014年 7月 16日

制造药品时需要无污染的空间,因此科学家尝试了许多创新的方法来改进相关工艺。在阿贡国家实验室(Argonne National Lab),曾希望能够创建一种可以在稀薄空气中漂浮和旋转化学化合物的设备并予以实现。这种设备可以非常精确地控制所需的每种化学药品的量,并将外部杂质破坏结果的风险降到最低。 声音如何举升物体 阿贡国家实验室(Argonne)的研究人员使用多物理场仿真和试错原型制作来提升声学悬浮装置的效率。当我们需要移动对象时,声音可能不是我们通常可以采用的工具。那么,如何利用声音在实验室环境中使物体漂浮或悬浮?答案在于以正确的方式组合力即可产生提升力。 当声音振动通过空气等介质传播时,所产生的压缩是可测且真实的。通过组合声泳力、重力和阻力等压力,不仅足以提升液体药物之类的材料,而且还可以根据操作员的需要对药物进行定位、旋转和移动。 声学悬浮器的换能器之间的波所产生的压力袋会在粒子尺度上产生较大的提升力。 结晶之前旋转药滴 通过使液滴保持稳定旋转,在药物保持液态和无定形状态下,研究人员能够使其进行化学反应。这是创造一个安全、稳定的环境使药物正确合成的关键所在。 声学悬浮装置的几何建模 声学悬浮装置中的每种材料和尺寸都会影响该设备,包括是否按照最终设计进行正常工作,以及是否能根据使用它的科学家的需求进行精细调整。 该设备的几何形状包括两个小型压电传感器,它们像喇叭一样竖立在产生药物的工作区域的上方和下方,如下图所示。 声学悬浮器的波型由位于平坦相对的换能器上的高斯形状泡沫控制。 设计中最重要的部分可能是由聚苯乙烯制成,并覆盖每个换能器端部的高斯形状的泡沫,这种泡沫可以消除所需范围之外的声波,能作为滤波器来维持均匀、明确的驻波。 Argonne的团队耦合使用了COMSOL Multiphysics® 中的“声学模块”、“ CFD模块”和“粒子追踪模块”对声学悬浮器进行了建模。通过仿真,他们能够缩小声场的形状和浮动液滴的位置。 上图仿真结果显示,在T = 0.75秒时,颗粒形成了液滴。左侧显示了仿真中预期的粒子分布,右侧显示了液滴的实际分布的照片。 使用声学悬浮装置生产更安全、更精确的药物 声悬浮技术的发展以及能控制越来越精细的化学反应的能力,使药物科学界的成员扩展了其研究领域,未来也许会发现更多能够挽救生命的新药。 扩展阅读 了解有关通过声悬浮技术实现飘浮更多信息。

多孔介质中的热平衡与热非平衡传热

2020年 3月 3日

由于具有适用性强、低成本和特殊的热性能等特点,多孔材料的应用范围越来越广泛。例如,因具有优异的机械和热性能,泡沫材料越来越多地用于不同的航空应用。在电动汽车所用的电池中也发现了多孔结构。我们甚至在自然界中发现了无数多孔材料,例如土壤,岩石和木材。当使用它们时,我们会利用它们的热性能。多孔材料的许多工业应用均要求它们具有优良的热性能。 微观层面的热传递 让我们从微观层面上仔细研究多孔结构中的热传递。正如我们之前的博客文章中所讨论的,我们使用这些发现来验证和理解宏观层面的流动方程。在该示例中,流动是等温的,因此我们不研究孔隙几何结构在热传输中的意义。由于流体的热性能可能与固体的性质显著不同,因此,它们之间的相互作用对于理解热传递如何在多孔介质中工作至关重要。   一个冷却的多孔结构的温度演变过程。初始局部不平衡会随时间达到热平衡。 使用与之前的博客文章中相同的示例,并注入比多孔基质热得多的流体。我们观察到,多孔基质 T\textrm{s} 和流体的温度 T\textrm{f} 最初不相同,并且随着时间变化逐渐达到平衡。当然,这取决于边界条件以及流体和固体的热性质。在许多应用中,该假设 T\textrm{s}=T\textrm{f} 是有效的,我们称其为(局部)热平衡;而在其他应用中,该假设是无效的,我们称其为(局部)热非平衡T\textrm{s}\neq T\textrm{f} “局部”是指温度T\textrm{f} 和 T\textrm{s}的逐点比较。 热平衡下的热传递 在局部热平衡假设下,我们只需要一个方程来描述整个(固体和流体)多孔结构的平均温度。基于能量守恒以及应用混合规则,热传递方程式可以表达为 (1) \left(\rho Cp\right)\textrm{eff}\frac{\partial T}{\partial t}+\rho\textrm{f} C{p,\textrm{f}} \mathbf{u}\cdot\nabla T+\nabla\cdot(-k\textrm{eff}\nabla T)=Q 显然,这与众所周知的传热方程式非常相似。流体和多孔介质的热特性被组合为有效特性,即有效体积热容和有效导热率。 \left(\rho Cp\right)\textrm{eff}=\theta\textrm{p}\rho\textrm{s}C{p,\textrm{s}}+\theta\textrm{f}\rho\textrm{f}C{p,\textrm{f}} 式中,指数\textrm{f}和 \textrm{s}分别代表流体和固体, \rho 是密度 Cp 为恒压下的热容,\theta\textrm{s} 为固体体积分数。假设为完全饱和的多孔介质,孔隙率将对应于流体体积分数 \theta\textrm{f} =1-\theta\textrm{s}。 对于热传导,有效的热导率 k\textrm{eff} 取决于多孔介质的结构以及固体和流体的热导率。该软件提供了三个选项来计算有效导热率k\textrm{eff} : 体积平均值,代表与热通量平行的固体和流体条纹 k\textrm{eff}=\theta\textrm{s} k\textrm{s} + \theta\textrm{f} k\textrm{f} 倒数平均值,垂直于热通量的固体和流体条纹 \frac{1}{k\textrm{eff}}=\frac{\theta\textrm{s}}{k\textrm{s}} + \frac{ \theta\textrm{f}}{k\textrm{f}} 幂定律,对于固体和流体具有相似热导率的随机几何k\textrm{eff}=k\textrm{s}^{\theta\textrm{p} }\cdot k\textrm{f}^{\theta\textrm{f}} 下面,我们通过使用多孔材料的人工示例来说明这三种平均技术,并将不同选项的结果与计算值进行比较。 使用不同有效导热系数选项计算的平均温度比较。从左至右:固体(灰色)和液体(蓝色)材料分别以并行,平行和格纹的方式排列。热通量是由上下边界之间的规定温差产生的。 上述图示表明,结构越精细,由倒数平均值和幂定律计算的近似值越好。真正的有效导热系数介于体积平均值和倒数平均值之间,根据 混合物的规则,分别对应上限和下限。如果对流是主要作用,那么混合规则对热导率的作用就不那么重要了。 多孔材料也可以由几种固体和不流动的流体组成。例如,由不同矿物质和截留的液体组成的岩石。也可以在模型中考虑这一点,有效材料属性也相应地被计算。例如,可根据k\textrm{s}=\displaystyle\sum{i=1}\theta{\textrm{p}i}k{\textrm{s}i}来计算由 i 种不同材料组成的多孔基质的体积平均导热率。 热分散 热分散是与多孔微结构有关的另一个重要作用。通常,对于以对流为主的状态,流体在孔隙尺度上遵循旋涡状路径,从而增强了固相和液相之间的热交换。宏观上,这是通过对热传递方程式 (等式1), k\textrm{disp}=\rho\textrm{f} C{p,\textrm{f}} D{ij}有贡献的附加热导率来描述的, 其中D_{ij} 是由于快速速度场而导致的分散张量。 我们将计算结果与之前博客文章中示例的平均温度结果相比较。下图显示了通过微尺度方法计算出的平均温度,以及从具有和不具有热分散的平均宏观方程式中获得的值。 微观和宏观方法的平均温度比较。包括热分散时,会更好地匹配。 热非平衡下的热传递 如本篇博客文章开头所述,局部热平衡并不总是能达到的。特别的,对于快速的非等温流动,较短的时间尺度,或在强烈依赖于其他影响(例如相变)的情况下,固体和流体温度之间的差异可能很大。此时 等式 1 并不完全有效,必须分别考虑各相的能量平衡,并且必须以显式方式考虑两相之间的热交换。这是通过两个温度模型完成的。局部热非平衡方法 方法 […]

COMSOL用户年会2019(北京站)掠影

2019年 11月 28日

日前,一年一度的多物理场仿真盛会——COMSOL用户年会2019在北京圆满落幕。此次会议以“拓展人脉、学习探索、开拓创新“为主题,旨在为全球COMSOL用户搭建学习、互动和交流平台。会议主要包括四个环节:主题演讲、用户演讲、小型课程和海报展示。在这里,很高兴与大家分享会议纪要和现场照片。


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