Algorithm for finding parameters of equations of state based on the particle swarm optimization

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The algorithm for finding the parameters of the equations of state is described. The proposed algorithm is based on the particle swarm optimization, which is applied to three simple models based on the van der Waals equation (in the form of pressure function upon specific volume and temperature) and two of its modifications.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

K. Boyarskikh

Joint Institute for High Temperatures of the Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology

Autor responsável pela correspondência
Email: boyarskikh.ka@phystech.edu
Rússia, Moscow; Dolgoprudny

K. Khishchenko

Moscow Institute of Physics and Technology; South Ural State University; South Ural State University

Email: boyarskikh.ka@phystech.edu
Rússia, Moscow; Dolgoprudny; Chelyabinsk

Bibliografia

  1. Kennedy J., Eberhart R. // Proc. IEEE Int. Conf. Neural Networks. V. 4. (Perth, 1995). P. 1942.
  2. Eberhart R., Kennedy J. // Proc. VI Int. Symp. «Micro Machine and Human Science» (Nagoya, 1995). P. 39.
  3. Cleghorn C.W., Engelbrecht A. // Proc. IEEE Congr. Evolutionary Computation (Vancouver, 2016). P. 447.
  4. Banks A., Vincent J., Anyakoha C. // Nature Comput. 2007. V. 4. No. 6. P. 467.
  5. van der Waals J.D. On the continuity of the gaseous and liquid states. Leiden, 1873.
  6. van der Waals J.D. Nobel lectures. Physics 1901–1921. Amsterdam: Elsevier, 1967. P. 254.
  7. Ликальтер А.А. // УФН. 2000. Т. 170. № 8. С. 831; Likal’ter A.A. // Phys. Usp. 2000. V. 43. No. 8. P. 777.
  8. Kаплун А.Б., Мешалкин А.Б. // ТВТ. 2003. Т. 41. № 3. С. 373; Kaplun A.B., Meshalkin A.B. // High Temp. 2003. V. 41. No. 3. P. 319.
  9. Kupershtokh A.L., Medvedev D.A., Karpov D.I. // Comp. Math. Appl. 2009. V. 58. P. 965.
  10. Kормер С.Б., Урлин В.Д., Попова Л.Т. // ФТТ. 1961. Т. 3. № 7. С. 2131; Kormer S.B., Urlin V.D., Popova L.T. // Sov. Phys. Solid State. 1961. V. 3. No.7. P. 1547.
  11. Альтшулер Л.В., Брусникин С.Е., Кузьменков Е.А. // ПМТФ. 1987. № 1. С. 134; Al’tshuler L.V., Brusnikin S.E., Kuz’menkov E.A. // J. Appl. Mech. Tech. Phys. 1987. V. 28. No. 1. P. 129.
  12. Альтшулер Л.В., Брусникин С.Е. // ТВТ. 1989. Т. 27. № 1. С. 42; Al’tshuler L.V., Brusnikin S.E. // High Temp. 1989. V. 27. No. 1. P. 39.
  13. Levashov P.R., Fortov V.E., Khishchenko K.V., Lomonosov I.V. // AIP Conf. Proc. 2000. V. 505. P. 89.
  14. Ткаченко С.И., Хищенко К.В., Воробьев В.С. и др. // ТВТ. 2001. Т. 39. № 5. С. 728; Tkachenko S.I., Khishchenko K.V., Vorob’ev V.S. et al. // High Temp. 2001. V. 39. No. 5. P. 674.
  15. Levashov P.R., Fortov V.E., Khishchenko K.V., Lomonosov I.V. // AIP Conf. Proc. 2002. V. 620. P. 71.
  16. Lomonosov I.V., Fortov V.E., Khishchenko K.V., Leva-shov P.R. // AIP Conf. Proc. 2002. V. 620. P. 111.
  17. Fortov V.E., Lomonosov I.V. // Open Plasma Phys. J. 2010. V. 3. P. 122.
  18. Khishchenko K.V. // J. Phys. Conf. Ser. 2015. V. 653. Art. No. 012081.
  19. Minakov D.V., Paramonov M.A., Levashov P.R. // Phys. Rev. B. 2018. V. 97. No. 2. Art. No. 024205.
  20. Cавватимский А.И. // Изв. РАН. Сер. физ. 2018. Т. 82. № 4. С. 414; Savvatimskiy A.I. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2018. V. 82. No. 4. P. 359.
  21. Oнуфриев С.В. // Изв. РАН. Сер. физ. 2018. Т. 82. № 4. С. 430; Onufriev S.V. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2018. V. 82. No. 4. P. 372.
  22. Kоваль С.В., Кускова Н.И., Ткаченко С.И. // ТВТ. 1997. Т. 35. № 6. С. 876; Koval S.V., Kuskova N.I., Tkachenko S.I. // High Temp. 1997. V. 35. No. 6. P. 863.
  23. Seydel U., Kitzel W. // J. Physics. F. 1979. V. 9. No. 9. P. L153.
  24. Berthault A., Arles L., Matricon J. // Int. J. Thermophys. 1986. V. 7. No. 1. P. 167.
  25. Hixson R.S., Winkler M.A. // Int. J. Thermophys. 1990. V. 11. No. 4. P. 709.
  26. Kрупников К.К., Бражник М.И., Крупникова В.П. // ЖЭТФ. 1962. Т. 42. № 3. С. 675; Krupnikov K.K., Brazhnik M.I., Krupnikova V.P. // Sov. Phys. JETP. 1962. V. 15. No. 3. P. 470.
  27. Алексеев Ю.Л., Ратников В.И., Рыбаков А.П. // ПМТФ. 1971. Т. 12. № 2. С. 101; Alekseev Yu.L., Ratnikov V.P., Rybakov A.P. // J. Appl. Mech. Tech. Phys. 1971. V. 12. No. 2. P. 257.
  28. Баканова А.А., Дудоладов И.П., Сутулов Ю.Н. // ПМТФ. 1974. № 2. С. 117; Bakanova A.A., Dudoladov I.P., Sutulov Y.N. // J. Appl. Mech. Tech. Phys. 1974. V. 15. No. 2. P. 241.
  29. Трунин Р.Ф., Симаков Г.В., Сутулов Ю.Н. и др. // ЖЭТФ. 1989. Т. 96. № 3. С. 1024; Trunin R.F., Simakov G.V., Sutulov Yu.N. et al. // JETP. 1989. V. 69. No. 3. P. 580.
  30. Трунин Р.Ф., Гударенко Л.Ф., Жерноклетов М.В., Симаков Г.В. Экспериментальные данные по ударно-волновому сжатию и адиабатическому расширению конденсированных веществ. Саров: РФЯЦ-ВНИИЭФ, 2006.
  31. Гударенко Л.Ф., Гущина О.Н., Жерноклетов М.В. и др. // ТВТ. 2000. Т. 38. № 3. С. 437; Gudarenko L.F., Gushchina O.N., Zhernokletov M.V. et al. // High Temp. 2000. V. 38. No. 3. P. 413.
  32. Топор О.И., Белов А.А., Бородачев Л.В. // Изв. РАН. Сер. физ. 2022. Т. 86. № 11. С. 1586; Topor O.I., Belov A.A., Borodachev L.V. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2022. V. 86. No. 11. P. 1320.
  33. Cухарева О.М., Чушнякова М.В., Гончар И.И., Климочкина А.А. // Изв. РАН. Сер. физ. 2021. Т. 85. № 5. С. 662; Sukhareva O.M., Chushnyakova M.V., Gontchar I.I., Klimochkina A.A. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2021. V. 85. No. 5. P. 508.
  34. Cazzaniga P., Nobile M.S., Besozzi D. // Proc. IEEE Conf. Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (Niagara Falls, 2015). P. 1.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. Illustration of the algorithm operation based on the particle swarm method. The parameters of the M1 equation are plotted along the axes. The black circles show the position of the particles at t = 0, the red square – at t = 728 (the particles converged to one point with the required accuracy). The green cross determines the position of the global minimum of the functional at t = 728. This illustrates the fact that the optimum was reached during the algorithm operation.

Baixar (18KB)
Metadados
3. Fig. 2. The number of iterations NT (during the algorithm operation) and the achieved smallest deviation from the experimental data δρ (5) depending on the number of particles NI. The number of particles NI is plotted along the abscissa axis.

Baixar (18KB)
Metadados
4. Fig. 3. Shock adiabats (H1–H6) and unloading isentropes (S1 and S2) for tungsten samples with initial density ρ00 = 4.60 (H1), 5.50, 6.64, 8.87 (S1, S2), 10.59 and 13.36 g∙cm−3 ρ00 = 13.36 (H1), 10.59, 8.87 (S1, S2), 6.64, 5.50, and 4.60 g∙cm−3 (H6); Markers are experimental data (P0, P3, P5, P6, P9, K3 – [29]; P1, P5 – [30]; P2, P8, K2 – [28]; P7, K1 – [27]; R1, R2 – [31]), some of which (K1, K2, K3) fall outside the region V > b. Isentropes S1 and S2 correspond to the mass velocity on the shock adiabat U = 2.7 and 3.11 km∙s−1; purple, violet and light blue lines are the results of isentrope calculations using models M1, M2 and M3, respectively, taking into account the formation of a two-phase liquid–vapor mixture (solid lines) and metastable single-phase states (dashed lines).

Baixar (21KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».