介观尺度活性粒子动力学关联研究

基本信息
批准号:11875201
项目类别:面上项目
资助金额:60.00
负责人:李云云
学科分类:
依托单位:同济大学
批准年份:2018
结题年份:2022
起止时间:2019-01-01 - 2022-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:王啟浪,尹庆庆,杨佳佳,李丽华
关键词:
动力学行为噪音活性粒子布朗运动自推进
结项摘要

Brownian motion, which provides a link between the elementary to underlying Microscopic dynamics and the Macroscopic observations, is a good testbed to study the fundamental thermodynamics. Based on point-like Brownian particle, lots of researches have been done on the question how to harvest energy from the environment. Since the engines smaller and smaller, they have new ways to take energy from the environment. Such as the Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the Nobel Prize in Chemistry 2016 for “the design and synthesis of molecular machines”. The molecular machine, which manipulates the motion by input energy, is an active matter. Our proposal is focus on the dynamic behavior of the active particle in Non-equilibrium state. We will investigate the motion of the active particles numerically and theoretically. Combining the Comsol and Brownian dynamics simulation, the hydrodynamic effect will be discussed in the transport of active particles. Meanwhile, the correlation of the two active particles trajectories is studied to underlying their collective behavior.

布朗运动连接着微观热运动和宏观观测量,是研究热力学基本问题的理想系统。把布朗粒子粗粒化为点粒子,在研究利用热涨落收获能量方面取得了丰硕的成果。随着微纳米技术的发展,机器微型化,制备出了本身具有活性的粒子。如2016年获得诺贝尔化学奖的分子机器,这种活性物质能够通过输入能量调控其运动。本项目将从动力学角度研究这种全新的运动方式。通过数值模拟和理论分析相结合全面探讨介观尺度活性粒子的运动特性。我们将采用Comsol软件与布朗动力学模拟相结合的方法来研究流体力学在活性粒子输运过程中的作用,以及两个活性粒子的运动关联,从微观角度去揭示活性粒子的聚集效应。

项目摘要

随着微纳技术的发展,机器微型化,制备出了多种具有活性的粒子。粒子由于本身具有活性,能够利用周围环境产生自推进力作用。这种自推进力不同于一般的布朗粒子受到的随机力,破坏了其对称性;同时自推进力是粒子与周围流体的相互作用及反馈的结果。这种性质使得活性粒子表现出独特的运动特征。.本项目主要从动力学角度研究活性粒子的输运情况,流体力学在活性粒子输运过程中的作用及粒子之间的关联。我们发现流体力学作用下,活性粒子间有强关联,出现反相同步想象,并存在一定的排斥距离。在对流流场中,弱噪声情况下,粒子扩散系数与热涨落成平方根关系,随着噪声增强,转变为线性关系。粒子在对流场中存在3种运动模式,一,限制在对流旋涡单元中;二在不同旋涡单元中随机跳跃,类似随机行走;三,被挤压到边界层中。粒子受限在边界层的输运,能够大大的增强粒子的扩散。该研究为我们提供了一种非接触粒子调控的方法;研究方法也可以推广到多尺度系统的研究。同时,我们还发现在活性粒子输运过程中,虽然还是正常扩散,但是其位移分布不再是高斯的,我们从微观角度发现这主要是因为系统中存在多个特征时间尺度。该研究使我们对随机过程的基础问题有更深入的认识。.在该项目的支持下,发表SCI论文15篇,还有一篇已经送审,2篇在整理投稿过程中。共计3位博士研究生和4位硕士研究生参与了该项目,其中3位硕士研究生通过参加该项目,已经顺利毕业。.

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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