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205维自适应磁场重联MHD模式
  • ISSN号:0254-6124
  • 期刊名称:《空间科学学报》
  • 时间:0
  • 分类:P353[天文地球—空间物理学;天文地球—地球物理学]
  • 作者机构:[1]中国科学院空间科学与应用研究中心空间天气学国家重点实验室,北京100190, [2]中国科学院大学,北京100049
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41031066,40921063,40874091,40890162,41074122)和空间天气学国家重点实验室专项基金共同资助
中文摘要:

磁雷诺数(Rm)是影响磁场重联的重要因素.真实的物理环境中R。往往很高,例如,在行星际空间和太阳日冕中Rm通常大于104量级.高Rm条件下的磁重联表现出很多异常特性,然而高Rm条件下的磁场重联数值模拟需要很高的时空分辨率,否则很难分辨出重联过程中形成的薄电流片,本文基于自适应软件包PARAMESH将并行自适应网格技术引入磁场重联数值模拟,建立了一个2.5维自适应磁场重联MHD模式,研究高磁雷诺数条件下重联的动态演化过程,进而将不同磁雷诺数的参数进行对比研究.结果表明,该模式可以自动捕捉到磁场重联产生的奇性电流片,高磁雷诺数条件下产生的慢激波结构可提供一种快速磁能释放机制.

英文摘要:

Abstract Magnetic reconnection is one of the hot topics in space physics. The magnetic Lundquist number can influence the magnetic reconnection process drastically. Magnetic Lundquist number is always very large in many real physical environments, for example, higher than 104 in interplanetary space and solar corona. Magnetic reconnection with enormously large Lundquist number behaves many new characteristics, while magnetic reconnection simulation needs very high grid resolution, or it can't resolve the thin current sheets formed in the magnetic reconnection. With the help of the Adaptive Mesh Refinement (AMR) package named PARAMESH, AMR technique was introduced into magnetic reconnection simulations and a two and half dimensional (2.5D) AMR magnetic recon nection model was developed. The dynamic reconnection process with different magnetic Lundquist numbers was studied. The results showed that this model can automatically capture the nearsingular current sheets with the development of the magnetic reconnection and the slowmode shock struc tures formed in the magnetic reconnection process with high magnetic Lundquist number provide apossible way for fast magnetic energy conversion.

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期刊信息
  • 《空间科学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中科院空间中心
  • 主编:吴季
  • 地址:北京8701信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjss@nssc.ac.cn
  • 电话:010-62582788
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-6124
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1783/V
  • 邮发代号:2-562
  • 获奖情况:
  • 核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:3704