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在式中,是当地的质量密度的阶段,和是在两个阶段的压力,,从能量的功能所产生的力密度,和的两个组成部分粘性应力。
当仅仅是流体的粘度,我们使用胶体粘度的浓度依赖性,被赋予后来的。
式和式中是个常数,特征的和的组件之间的相对阻力密度,在线性近似。
,是化学势。
我们将这种密集的粘度模型胶态相作为个功能的,实验数据如下所示。
你可以写下组件的总能量,包括颗粒之间的相互作用的粒子和外部磁场之间的,作为个功能的当,是偶极相互作用算子,和爱因斯坦求和约定之后在式,在重复指标意味着求和。
个的变化相对于导致,当,当部分内容简介然不是个实体,而是个均质胶体柱相。
我们将这种密集的粘度模型胶态相作为个功能的,实验数据如下所示。
你可以写下组件的总能量,包括颗粒之间的相互作用的粒子和外部磁场之间的,作为个功能的当,是偶极相互作用算子,和爱因斯坦求和约定之后在式,在重复指标意味着求和。
个的变化相对于导致,当,是化学势的组件。
应当指出的是,在方程的右边第两个术语可以被解释为,当,。
因为是个局部变量,这是个连续性方程,给出了,当是相速度,和是个对流扩散电流密度。
除了组件,该模型由个或液体成分,连同耦合项的特征的两个组件之间的耗散耦合。
在这里,我们首先给出完整的耦合运动方程的两相流模型。
他们的推导,经由昂萨格变分原理将在下面的部分了。
除连续性方程,耦合的运动方程阶段和给出了相,,与补充的不可压缩性条件,。
应该指出,表示密集的胶体相速度,包括液体和固体颗粒。
因为两者都是可压缩的,因此。
这是可以区分的平均速度的固体颗粒密度的差异,不可能为零。
在式中,是当地的质量密度的阶段,和是在两个阶段的压力,,从能量的功能所产生的力密度,和的两个组成部分粘性应力。
当仅仅是流体的粘度,我们使用胶体粘度的浓度依赖性,被赋予后来的。
式和式中是个常数,特征的和的组件之间的相对阻力密度,在线性近似。
因此,如果我们只考虑斯托克斯的的流体阻力,则。
在式和,两个关键的表达,和将被指定。
这可以通过使用昂萨格原理,结合方程的形式。
和,如下所示。
推导了两相耦合的运动方程对的流体成分,同时给出了变分泛函当,和是率的二次函数,给出了的能量耗散率,,结合的约束,这可以通过使用拉格朗日乘子实现。
在式,我们采用了集成的部件,以及最终要达到所期望的形式的不可压缩性条件。
在式,是个对流扩散电流耗散有关的摩擦系数。
对流扩散的形式耗散可以简单地实现,获得,其中表示的漂移速度。
作用于个单的微球的耗散力是。
因此,力密度是由给出,和每单位体积的能量耗散率是考虑到的因素直接导致公式的表达。
少的其他两个条款都是著名的粘性耗散和由两个部件之间的摩擦所造成的损耗,从变分泛函的最小化的速率,导致所需的表达和斯托克斯方程的组件。
这是,,和,当。
方程的右手侧的比较和导致的结论是。
当惯性的影响是不可忽略的动量平衡方程,需要左边是由与取代,而这正是式。
对于摩擦系数,我们提出的斯托克斯阻力的形式,其中值得注意的是,粘度的应用是有效的胶体粘度的组件,图与固体颗粒的体积分数组成粘度变化。
该曲线显示匹配的变化通过固体密度的整个范围。
由于硬核排斥相互作用的不同的微球,将确定的微球的漂移速度之间的部分。
这种有效粘度已经广泛研究的理论和实验研究的课题。
当固体颗粒密度小于,逼近可以用来表示粘度变化与。
在最低阶,粘度可以写为。
附近的随机密包,实验结果呈指数发散口。
为了掩护的较低和较高的两端的固体密度,我们相匹配的逼近低体积分数,,和指数发散在更高的体积分数。
图显示匹配关系。
方,,,,,,,,,,附录译文这个值是最大限度地相对于个过渡概率的最小化。
对于,而不是相对于目标值的最小化,同样是通过最小化达到相对率。
事实上,对右边等式进行简单的最小化,就得到力平衡方程即,朗之万方程没有随机力。
这是合理的,因为随机力为零意味着式是真实的平均值。
因此,我们从上可得可以有个变分泛函,其数量是个变量,这是相对率的最小化二这样的结果会保证最小平均力的平衡三同时最小化所产生的运动方程及相关边界条件,代表了最有可能的耗散过程。
最后声明基本上保证了在统计意义上,最有可能的动态过程的宏观观察。
对于多变量的般情况,可以简单地概括为式在
