【摘 要】
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颗粒的凝并和成核现象影响其尺度分布, 现有的Monte Carlo方法描述颗粒尺度分布的时间演变过程存在若干困难. 提出了一种新的多重Monte Carlo(MMC)算法, 基于时间驱动, 利用
【基金项目】
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中国科学院资助项目,国家重点基础研究发展计划(973计划)
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颗粒的凝并和成核现象影响其尺度分布, 现有的Monte Carlo方法描述颗粒尺度分布的时间演变过程存在若干困难. 提出了一种新的多重Monte Carlo(MMC)算法, 基于时间驱动, 利用加权的虚拟颗粒的思想, 在模拟过程中保持虚拟颗粒总数不变和计算区域体积不变. 利用该算法对'常凝并核, 一阶成核'的情况下颗粒尺度分布的时间演变过程进行了数值求解, 所得结果与数值解相符, 表明MMC算法具有高且稳定的计算精度. 另外, MMC算法由于跟踪比实际颗粒数目少得多的虚拟颗粒而具有较低的计
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