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Einfluss räumlicher Fluktuationen auf das Gelationsverhalten von Koagulationsprozessen

Einfluss räumlicher Fluktuationen auf das Gelationsverhalten von Koagulationsprozessen
空间波动对混凝过程凝胶行为的影响
批准号:
5390877
负责人:
Professor Dr. Hans Babovsky
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2003
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2002-12-31 至 2008-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
这是一种新的随机模式,不同的是它们之间的联系和联系。在此基础上提出了一种新的数值模拟方法。DH,DER Vogang der Koaguling在VERELEN Bereichen De自然感觉(天文,聚合化学,人口动态)中,我们在UmWeltforschung and in Industriellen Anwendungen(SchadstoffTransport,AerosolTechnologie,Verbrennung)eine wichtige Rolle(SchadstoffTransport,AerosolTechnologie,Verbrennung)eine wichtige Rolle(SchadstoffTransport,AerosolTechnology,Verbrennung)eine wichtige Rolle。这是一项新的计划,它的目的是为了更好地满足客户的需求,并为客户提供服务。凝胶化,也被称为Endlicher Zeit中的unendlich groüer Teilchen,以及Unendlichen ZuStandsräumen中的Wechselwirkungen。他说:“这是一件非常重要的事情,因为这是一件非常重要的事情。
英文摘要
Zielstellung des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung stochastischer Modelle zur Untersuchung des Wachstums- und Gelationsverhaltens von im Raum fluktuierenden koagulierenden Teilchen. Das Hauptziel sind die Konstruktion stochastischer Prozesse, welche den Einfluss räumlicher Bewegungen auf die Koagulation beschreiben, sowie ihre numerische Simulation. Der Vorgang der Koagulation, d.h. der Prozeß der Bildung von Teilchen unterschiedlicher Größe aus Monomeren, spielt in vielen Bereichen der Naturwissenschaft (Astronomie, Polymerenchemie, Populationsdynamik), aber auch in der Umweltforschung und in industriellen Anwendungen (Schadstofftransport, Aerosoltechnologie, Verbrennung) eine wichtige Rolle. Das Projekt umfaßt Untersuchungen zur Beschreibung und Quantifizierung von Wachstumsphänomenen, insbesondere von Gelationseffekten, mittels stochastischer Modelle, sowie begleitende analytische und numerische Untersuchungen. Die Gelation, also die Entstehung unendlich großer Teilchen in endlicher Zeit, beruht auf Wechselwirkungen in unendlichen Zustandsräumen. Die Herausforderung des Projekts besteht darin, diese durch endliche stochastisch-numerische Modelle zuverlässig zu simulieren.
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