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      流體力學中的流線、跡線和示蹤線是描述流場的場線。只有當流場為非穩定狀態時,三種場線的形態才會有所區別。反之,對於穩態流場,三種線是相互重合的。將人工智慧(ArtificialIntelligence)應用於計算流體力學的想法,早在1988年,就由當時就職於美國國家航空航天局的艾莉森女士在”Progressandchallengesintheapplicationofartificialintelligencetocomputationalfluiddynamics”[1]一文中提及。近年來,隨著專家系統相關理論和技術的不斷髮展、完善,計算流體力學才真正得以與人工智慧相結合,實現智慧計算及最佳化。

      流線(Streamlines):沿著流場質點速度向量相切的方向形成的連線。所以流線上任意一點切線的方向,就代表了當地流體質點的速度方向。流線的稀疏的地方,流場速度小,流線密集的地方,流場的速度大。而且,每一條流線上的速度和壓力的關係,都滿足伯努利方程。

      根據定義,我們可得知,流場內任意兩條流線都不會相交,因為同一個流體質點不可能同時具有兩個不同的運動方向。記得讀流體力學書時,為了加深對流線的理解,老師告訴我們:每一條流線,都可以看作一堵可以自由滑移的壁面,流體可以貼著壁面流動、而不會穿過;這樣解釋流線,形象而生動。

      根據流線的定義,我們又可以衍生出流管,想象流線如果起始於流場內一個封閉的環,在流線向後不斷髮展過程中,又會有新的封閉的環產生,這些環構成的面,就稱作流管。同樣的,流管也像壁面一樣,把管內和管外的流體分割開來,而不會穿透。

      人工智慧雖然能夠極大提高計算流體學的效率,但其應用的準確性受限於專家系統中知識庫的認知範疇:如果流體模擬算例在知識庫範疇以內的話,其模擬結果會相對可信;但當流體模擬算例超出了知識庫的認知範疇,那麼模擬結果就有待考量查證。因此,將來應用於計算流體力學中的專家系統不僅需要有強大的專家知識庫來支援計算中的應對策略,還需要基於現象和大資料等知識構架,來輔助補充專家系統的認知庫,從而使得智慧流體力學更廣泛、有效地服務人們。Golf球表面有意製造了許多的凹痕,這與球體繞流(即繞球體的流動)的湍流轉捩及分離流現象有關。光滑球體繞流時,湍流轉捩發生的晚,與湍流對應的規則流動稱為層流。而層流邊界層較易發生流動分離現象(即流線離開球的表面),造成球體背後較大的死水區,產生很大的阻力(形阻)。使Golf球飛行的距離很小。而球體表面有凹痕時,凹痕促使湍流轉捩發生,湍流邊界層不易發生流動分離現象,從而使球體背後的死水區小,減少了阻力。使Golf球飛行的距離增大。湍流的摩阻比層流要大,但與形阻相比,起得作用很小,總的阻力還是變小了。Golf球表面的小突起,也能起到促使分離的作用,但突起對流動的干擾有些難以控制,造成一些側向力(也可以叫升力)。

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