Компьютерное моделирование диффузионных процессов в прикладных задачах
|
Введение 4
0.1. Цель и задачи
1. Обзор предметной области 7
1.1. DLA (Diffusion-limited aggregation) . . . . . . . . . . . . . 7
1.1.1. Алгоритм .
1.2. DLCA (Diffusion-limited cluster-cluster aggregation) . . . . 7
1.2.1. Алгоритм . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3. Off-lattice DLA-model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3.1. Алгоритм
1.4. Методы улучшения работы DLA алгоритма . . . . . . . . 9
1.5. Фрактальные кластеры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6. Вычисление фрактальных размерностей . . . . . . . . . . 11
1.6.1. Емкостная размерность . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.6.2. ”Размерность массы” . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.6.3. Возможности применения
2. Реализация 14
2.1. DLA-модель (Виттен-Сандер)
2.2. Off-Lattice DLA
2.3. DLCA-модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.4. Параметры среды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.5. Емкостная размерность . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.6. ”Размерность массы” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3. Результаты 19
3.1. Диффузионные модели
3.2. Фрактальные размерности
3.3. Функциональные характеристики
Заключение 26
Список литературы
0.1. Цель и задачи
1. Обзор предметной области 7
1.1. DLA (Diffusion-limited aggregation) . . . . . . . . . . . . . 7
1.1.1. Алгоритм .
1.2. DLCA (Diffusion-limited cluster-cluster aggregation) . . . . 7
1.2.1. Алгоритм . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3. Off-lattice DLA-model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3.1. Алгоритм
1.4. Методы улучшения работы DLA алгоритма . . . . . . . . 9
1.5. Фрактальные кластеры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6. Вычисление фрактальных размерностей . . . . . . . . . . 11
1.6.1. Емкостная размерность . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.6.2. ”Размерность массы” . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.6.3. Возможности применения
2. Реализация 14
2.1. DLA-модель (Виттен-Сандер)
2.2. Off-Lattice DLA
2.3. DLCA-модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.4. Параметры среды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.5. Емкостная размерность . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.6. ”Размерность массы” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3. Результаты 19
3.1. Диффузионные модели
3.2. Фрактальные размерности
3.3. Функциональные характеристики
Заключение 26
Список литературы
Одним из определяющих физико-химических принципов взаимодействия веществ является диффузия. Модели, возникшие при исследовании этого принципа взаимодействия, называют диффузионными. Математическая модель диффузионного процесса представляет собой точное описание метода построения определенной структуры посредством соединения (слипания) частиц при условии диффузионного характера их движения. Такая структура называется фрактальным кластером.
По характеру процесса модели делятся на типы “кластер-частица” и “кластер-кластер”. К первому типу относится модель Виттена-Сандера (Diffusion-limited aggregation — DLA) — самая известная и одна из самых первых диффузионных моделей. В ней фрактальный кластер получается посредством последовательной агрегации блуждающих частиц к ядру — фиксированной частице. Модель DLCA (Diffusion-limited cluster-cluster aggregation) относится к классу CCA (cluster-cluster aggregation) и описывает рост фрактального агрегата, получаемого при слипании
кластеров малых размеров, совершающих броуновское движение. Полученные кластеры обладают фрактальными свойствами, которыми обладают многие процессы и явления в природе, также имеющие фрактальную структуру. Примерами могут служить физические явления — релаксация паров металлов, образование гелей в растворах, коагуляция частиц в дымах, геометрические фрактальные структуры, полученные в результате диэлектрического пробоя [5]; химические — коагуляция аэрозолей и коллоидов [12]; а также процессы в биологии и медицине — рост колоний бактерий [14], образование раковых опухолей [16], структура нейронов мозга [3].
При разной природе этих явлений геометрическая фрактальная структура получаемых образцов позволяет анализировать подобные системы, опираясь на общие для них модели. К фрактальным свойствам относятся дробная размерность, которая содержится в определении фрактальной структуры, самоподобие и способность сохранять структуру
при масштабировании. Значительный интерес в исследовании диффу-
4зионных процессов представляет возможность математического моделирования важных свойств, которые могут быть подтверждены опытным путём [5]. Диффузионные модели изучают, начиная с 70-х годов
XX века. Исследовательский интерес к ним не ослабевает и по сей день,
предлагаются различные модификации известных моделей.
Существует множество реализаций DLA-модели, ввиду простоты алгоритма ее построения, ее применимости к широкому классу реальных процессов, красоте получаемых изображений. Приложения, позволяющие моделировать рост DLA-кластеров, реализованы в большинстве своём как апплеты на языке java (java-applets) (например, используемый для создания диффузионных моделей в [3] DLA Java Applet
(Anna Umansky, Sergey Buldyrev)). Так как современные браузеры больше не поддерживают выполнение java-апплетов, подобные реализации можно назвать устаревшими. Кроме того в этих приложениях не реализованы методы оценки фрактальных размерностей; вместо этого они реализуются в качестве отдельных функций (например, в пакете Matlab), что не является удобным при моделировании и изучении диффузионных процессов.
0.1. Цель и задачи
Целью выпускной квалификационной работы является создание инструментального программного средства моделирования диффузии на основе математических моделей типа DLA и CCA для анализа реальных процессов различной природы.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:
• анализ предметной области посредством изучения литературы по теме исследования;
• реализация базовых моделей диффузионных процессов (ВиттенаСандера, DLCA);
5• реализация различных вариаций базовых моделей с параметрами среды;
• получение численных характеристик изображений, рассматриваемых как фазовые портреты изучаемой системы, на основе определения фрактальных размерностей
По характеру процесса модели делятся на типы “кластер-частица” и “кластер-кластер”. К первому типу относится модель Виттена-Сандера (Diffusion-limited aggregation — DLA) — самая известная и одна из самых первых диффузионных моделей. В ней фрактальный кластер получается посредством последовательной агрегации блуждающих частиц к ядру — фиксированной частице. Модель DLCA (Diffusion-limited cluster-cluster aggregation) относится к классу CCA (cluster-cluster aggregation) и описывает рост фрактального агрегата, получаемого при слипании
кластеров малых размеров, совершающих броуновское движение. Полученные кластеры обладают фрактальными свойствами, которыми обладают многие процессы и явления в природе, также имеющие фрактальную структуру. Примерами могут служить физические явления — релаксация паров металлов, образование гелей в растворах, коагуляция частиц в дымах, геометрические фрактальные структуры, полученные в результате диэлектрического пробоя [5]; химические — коагуляция аэрозолей и коллоидов [12]; а также процессы в биологии и медицине — рост колоний бактерий [14], образование раковых опухолей [16], структура нейронов мозга [3].
При разной природе этих явлений геометрическая фрактальная структура получаемых образцов позволяет анализировать подобные системы, опираясь на общие для них модели. К фрактальным свойствам относятся дробная размерность, которая содержится в определении фрактальной структуры, самоподобие и способность сохранять структуру
при масштабировании. Значительный интерес в исследовании диффу-
4зионных процессов представляет возможность математического моделирования важных свойств, которые могут быть подтверждены опытным путём [5]. Диффузионные модели изучают, начиная с 70-х годов
XX века. Исследовательский интерес к ним не ослабевает и по сей день,
предлагаются различные модификации известных моделей.
Существует множество реализаций DLA-модели, ввиду простоты алгоритма ее построения, ее применимости к широкому классу реальных процессов, красоте получаемых изображений. Приложения, позволяющие моделировать рост DLA-кластеров, реализованы в большинстве своём как апплеты на языке java (java-applets) (например, используемый для создания диффузионных моделей в [3] DLA Java Applet
(Anna Umansky, Sergey Buldyrev)). Так как современные браузеры больше не поддерживают выполнение java-апплетов, подобные реализации можно назвать устаревшими. Кроме того в этих приложениях не реализованы методы оценки фрактальных размерностей; вместо этого они реализуются в качестве отдельных функций (например, в пакете Matlab), что не является удобным при моделировании и изучении диффузионных процессов.
0.1. Цель и задачи
Целью выпускной квалификационной работы является создание инструментального программного средства моделирования диффузии на основе математических моделей типа DLA и CCA для анализа реальных процессов различной природы.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:
• анализ предметной области посредством изучения литературы по теме исследования;
• реализация базовых моделей диффузионных процессов (ВиттенаСандера, DLCA);
5• реализация различных вариаций базовых моделей с параметрами среды;
• получение численных характеристик изображений, рассматриваемых как фазовые портреты изучаемой системы, на основе определения фрактальных размерностей
В ходе выпускной квалификационной работы было создано инструментальное программное средство моделирования диффузионных процессов.
Реализована классическая DLA-модель Виттена-Сандера построения фрактального агрегата с определенными для неё параметрами среды.
Реализована нерешеточная модель DLA.
Реализована модель кластер-кластерной агрегации DLCA.
Реализованы методы оценки двух типов фрактальных размерностей.
Создан графический интерфейс с помощью библиотеки Java.swing
Реализована классическая DLA-модель Виттена-Сандера построения фрактального агрегата с определенными для неё параметрами среды.
Реализована нерешеточная модель DLA.
Реализована модель кластер-кластерной агрегации DLCA.
Реализованы методы оценки двух типов фрактальных размерностей.
Создан графический интерфейс с помощью библиотеки Java.swing
Подобные работы
- Компьютерное моделирование диффузионных процессов в прикладных задачах
Дипломные работы, ВКР, программирование. Язык работы: Русский. Цена: 4275 р. Год сдачи: 2017 - Разработка математической модели "3D цифровой пациент"
Дипломные работы, ВКР, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4770 р. Год сдачи: 2017 - Компьютерная реализация дифференциальной модели динамики бактериальной популяции (Математическое и компьютерное моделирование, Амурский Государственный Университет)
Курсовые работы, математическое моделирование. Язык работы: Русский. Цена: 600 р. Год сдачи: 2021 - КИНЕТИКА ПОСТРАДИАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В ОПТИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛАХ С ПОДВИЖНЫМИ ДЕФЕКТАМИ
Диссертации (РГБ), физика. Язык работы: Русский. Цена: 4225 р. Год сдачи: 2017 - КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОСТЫВАНИЯ МЕТАЛЛА ПРИ ПЕРЕЛИВАНИИ ИЗ ТИГЛЯ В ИЗЛОЖНИЦУ
Бакалаврская работа, физика. Язык работы: Русский. Цена: 4360 р. Год сдачи: 2018 - ВЛИЯНИЕ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА СТАЛИ НА СТРУКТУРУ И СВОЙСТВА ДИФФУЗИОННЫХ БОРИДНЫХ ПОКРЫТИЙ
Диссертации (РГБ), машиностроение. Язык работы: Русский. Цена: 4315 р. Год сдачи: 2016 - КРИСТАЛЛИЗАЦИЯ ПЕРЕОХЛАЖДЕННОЙ ЖИДКОСТИ В МОЛЕКУЛЯРНО-ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ
Авторефераты (РГБ), теплоэнергетика и теплотехника. Язык работы: Русский. Цена: 250 р. Год сдачи: 2016 - Математическое моделирование роста кристаллов на промежуточной и заключительной стадиях фазового превращения
Диссертации (РГБ), теплоэнергетика и теплотехника. Язык работы: Русский. Цена: 4335 р. Год сдачи: 2021 - Влияние условий золь-гель синтеза на физико-химические свойства прекурсоров и керамики на основе диоксида циркония
Магистерская диссертация, химия. Язык работы: Русский. Цена: 4960 р. Год сдачи: 2022



