PHYSICS物理模型与分析路径
平衡、本征模与非线性MHD
面向聚变设计、实验与运行,把科学项目、物理模型、计算数据、分析工具、验证过程和研究记录组织在同一个工作环境中。
平衡、本征模与非线性MHD
参数、边界、工况与软件能力
基准、实验、不确定性与来源
平台在同一个科学项目中组织物理模型、AI方法、实验数据、计算过程和验证要求。
以MHD、回旋动理学、平衡与本征模等模型建立可信物理基线。
使用高保真计算与实验数据训练快速模型,并保留适用范围和误差要求。
融合磁测量、干涉仪与软X射线等诊断信息,支持反演和状态重建。
连接概念设计、放电前演练、运行监测和实验后分析。
持续连接模型、数据、配置和验证记录,形成可更新的数字工程对象。
从科学问题进入项目,平台逐步组织模型、数据、知识、算法与验证路径,AI在过程中提供辅助。
比较基准与候选工况,组织输入检查、平衡求解、结果复核和可信分析记录。
使用AI辅助分析 →02高保真物理分析如何使用高保真物理模型评估托卡马克MHD稳定性?围绕稳定性、湍流输运、平衡和本征模组织模型、输入、边界与验证要求。
使用AI辅助分析 →03代理模型与仿真加速如何构建并验证聚变湍流输运代理模型?分析训练数据、物理约束、适用范围和高保真复算之间的关系。
使用AI辅助分析 →04诊断融合与平衡反演如何融合多源诊断数据进行等离子体平衡反演与状态重建?从多源诊断、物理模型和历史放电中组织状态重建与可信度分析。
使用AI辅助分析 →05概念设计与放电预演聚变装置概念设计和放电前演练需要哪些模型与验证步骤?将物理目标、装置参数、工程约束和候选运行场景转化为可比较任务。
使用AI辅助分析 →06运行监测与风险分析如何结合平衡重建与稳定性分析识别聚变装置运行风险?连接平衡、稳定性、热负荷和异常信号,形成运行风险的分层判断。
使用AI辅助分析 →07模型验证与独立复核如何建立聚变仿真模型的V&V与不确定性量化方案?围绕代码验证、物理确认、实验对比和不确定性量化组织复核依据。
使用AI辅助分析 →把物理模型、算法、软件、装置、机构与研究资料组织进统一语境,为项目分析、计算准备和验证提供上下文。
连接边缘等离子体、杂质、中性粒子、排热与面向等离子体材料。
连接多尺度模型、数据接口与工程工作流,支持跨学科问题分析。
以一致的数据、模型和配置连接设计、实验、运行与维护。