粘性泥沙的沉降在水环境中普遍存在，对其沉降过程的研究对工程和环境都很重要。在沉降过程中，由于颗粒间凝聚力的影响，粉土颗粒表现出不同于非粘性颗粒的特性。例如，粘性粉土在沉降过程中形成的絮体会使填料松动，因此粘性粉土层的结构密度比非粘性砂层的结构密度小得多。虽然人们一致认为粘性行为取决于沉积物颗粒的特征（例如，键数、粒度分布），但对于这些特征对粘性行为的确切影响知之甚少。此外，由于粉土的粘聚力是由颗粒间的粘聚力引起的，因此需要解决粉土颗粒的运动和接触问题，以研究沉降过程中的这些粘聚力。然而，基于颗粒分解法的粉土颗粒沉降过程中的粘性行为研究还很缺乏。本文采用CFD-DEM（计算流体力学-离散单元法）对三维沉降过程进行了数值研究。考虑了粒子间碰撞力、范德华力和流体-粒子相互作用力。根据文献中的试验装置，利用该数值模型对淤泥的阻碍沉降过程进行了模拟。模拟结果，包括床层结构密度、特征线和颗粒终末速度，与文献中的实验观察结果非常一致。据作者所知，这是首次分别研究了无量纲键数和颗粒多分散性对淤泥层结构密度的影响。结果表明，粉土在沉降过程中的粘聚力主要是粉土颗粒之间的粘聚力和颗粒的多分散性共同作用的结果

由于控制流体流动的方程的非线性性质，流量控制系统的设计仍然是一个挑战。然而，计算流体力学（CFD）的最新进展使复杂流体流动的模拟具有高精度，为使用基于学习的方法来促进控制器设计提供了可能性。我们提出了一种直接从CFD数据学习圆柱上方气流的强迫和非强迫动力学的方法。该方法以库普曼理论为基础，可以建立稳定的动力学模型，预测气缸系统在延长时间范围内的时间演化。 最后，通过对学习到的动力学模型进行模型预测控制，我们能够找到一个简单、可解释的控制律，用于抑制圆柱尾迹中的涡流脱落。我们介绍了一种训练Deep Koopman模型的方法，证明了学习的模型能够稳定地模拟气缸上方的气流，从而获得显著的预测范围。此外，我们还详细介绍了如何修改库普曼模型，以考虑控制输入，从而利用流量控制来抑制涡流脱落。该方法从大约4000个训练样本中学习足够精确的动力学模型，具有非常高的样本效率，由于与CFD模拟相关的大量计算成本，这一点非常重要。 最重要的是，通过将Deep Koopman模型纳入MPC框架，我们证明了由此产生的控制律既可解释又合理，与文献中经过充分研究的流量控制方法一致。未来的工作将侧重于将拟议的方法应用

保守值法matlab代码与MD的接触角 Matlab代码可通过分子动力学模拟计算固液接触角 这些Matlab代码通过固体基质上液滴的分子动力学模拟来计算固液接触角。 所有代码都读取LAMMPS轨迹文件。 有关每种方法背后的理论以及适当引用代码的更多详细信息，请参阅以下出版物： Khalkhali M，Kazemi N，Zhang H，Liu Q，“纳米尺度的润湿：原子模拟研究”，《化学物理学报》 146，114704（2017） 您可以在每个文件夹中找到什么： Fan ：MATLAB文件，根据CF Fan和T.Cain在《化学物理学报》 103，9053（1995） （]中概述的方法来计算固液接触角。 Hautman ：根据J. Hautman和ML Klein，Physical Review Letters 67，1763（1991） （]中概述的方法，计算MATLAB的固液接触角。 MK ：MATLAB文件，用于根据Khalkhali M，Kazemi N，Zhang H，Liu Q，《化学物理学报》 146、114704（2017）中概述的方法计算固液接触角。 Ruijter ：

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