🔬 Category

physics.flu-dyn

967 Arbeiten

Die Strömungsmechanik untersucht, wie sich Flüssigkeiten und Gase bewegen und auf Kräfte reagieren, von den sanften Wellen eines Flusses bis zu den komplexen Turbulenzen in der Atmosphäre. Auf Gist.Science haben wir diesen Bereich unter „Physics — Flu-Dyn" zusammengefasst, um die faszinierenden Mechanismen unserer dynamischen Umwelt verständlich zu machen.

Jeder neue Preprint in diesem Feld wird direkt von arXiv bezogen und von uns sorgfältig verarbeitet. Wir bieten Ihnen zu jedem Eintrag sowohl eine leicht verständliche Zusammenfassung für ein breites Publikum als auch eine detaillierte technische Analyse für Fachleute. So wird komplexes Wissen aus der Forschung für jeden zugänglich.

Im Folgenden finden Sie die aktuellsten Beiträge aus diesem spannenden Bereich der Physik, die Sie direkt zu den neuesten Erkenntnissen führen.

Experimental study of turbulent thermal diffusion of inertial particles in a convective turbulence forced by oscillating grids

Diese Studie zeigt experimentell, dass turbulente thermische Diffusion in konvektiver Turbulenz träge Partikel (10 μm) dazu bringt, großskalige Cluster in der Nähe von mittleren Temperaturminima zu bilden, wobei eine effektive Driftgeschwindigkeit erreicht wird, die 1,5- bis 2,5-mal so groß ist wie die nicht-träger Partikel (0,7 μm), was theoretische Vorhersagen bezüglich der Abhängigkeit dieser Drift von Stokes- und Reynolds-Zahlen bestätigt.

E. Elmakies, O. Shildkrot, N. Kleeorin, A. Levy, I. Rogachevskii2026-05-26🔬 physics

On the Two-Dimensional Structure and Asymmetries of Ionic Liquid Electrospray Plumes

Diese Studie präsentiert die erste vollständig zweidimensionale Flugzeit-Massenspektrometrie-Untersuchung eines ionischen Flüssigkeitselektrosprühs, die signifikante räumliche Zusammensetzungsasymmetrien und eine ringförmige Monomer-Verteilung aufdeckt, die die Annahme einer Homogenität in Frage stellen und damit belegen, dass Untersuchungen des gesamten Sprühnebels für eine genaue Bewertung des Antriebswirkungsgrads und zur Erklärung der zuvor „fehlenden Masse" in der Elektrospray-Antriebstechnik unerlässlich sind.

Zach Ulibarri, Giuliana Hofheins, Sophia Gessman, Elaine Petro2026-05-26🔬 physics.app-ph

A contaminant-concentration-dependent surface tension does not explain the absence of solutal Marangoni flow in evaporating droplets

Diese Studie zeigt durch kombinierte Experimente und Modellierung, dass das Fehlen vorhergesagter Marangoni-Strömungen in verdunstenden Tropfen nicht auf standardmäßige oberflächenspannungsabhängige Effekte der Kontaminantenkonzentration zurückzuführen ist, sondern vielmehr darauf hindeutet, dass Marangoni-Spannungen insgesamt effektiv unterdrückt werden, wobei die beobachteten Strömungen ausschließlich durch natürliche Konvektion angetrieben werden.

Javier Martínez-Puig, Théophile Gaichies, Javier Rodríguez-Rodríguez2026-05-26🔬 physics

Geometry, elasticity, and activity in the transport of self-propelled filaments in turbulence

Diese Studie zeigt, dass der Transport elastischer aktiver Filamente in zweidimensionaler Turbulenz von der Antriebsgeometrie bestimmt wird, wobei ein Antrieb mit fester Richtung durch Überwindung der Wirbelfangung superdiffusive Bewegung ermöglicht, wohingegen ein konformationsgekoppelter Antrieb aufgrund dominierender Fangung diffusiv bleibt, wobei Elastizität und Aktivität kooperativ die Filamentkonformationen prägen, um diesen Wettbewerb zu beeinflussen.

Kunal Kumar, Aliv Sahoo, Rahul Kumar Singh, Samriddhi Sankar Ray2026-05-26🔬 physics

Rheotaxis of microswimmers in colloid-laden channel flow

Mittels Multi-Partikel-Kollisionsdynamik-Simulationen zeigt diese Studie, dass zwar der Kanalfluss allein ein wandoszillatorisches Verhalten von Mikroschwimmern induziert, das Vorhandensein kolloidaler Partikel jedoch ihre rheotaktischen Trajektorien erheblich verändert und ihre Abwärts-Geschwindigkeit verringert, wobei deutliche Unterschiede zwischen Pusher-, Puller- und neutralen Schwimmtypen beobachtet werden.

Margam Ramprasad, Shubhadeep Mandal, Pallab Sinha Mahapatra2026-05-26🔬 cond-mat

Fractal-based variable drag model for porous-media tree representations

Dieser Artikel schlägt ein fraktal-basiertes variables Widerstandsmodell vor, das zellenweise Widerstandsbeiwerte zu porösen Medium-Baumdarstellungen zuordnet, die von der effektiven Verzweigungsordnung und der Reynolds-Zahl abhängen, und dadurch die Robustheit und Genauigkeit städtischer mikrometeorologischer Simulationen über verschiedene Gitterauflösungen und Anströmbedingungen hinweg im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen mit konstantem Widerstand verbessert.

Takumi Tokiwa, Yuwei Yin, Ryo Onishi2026-05-26🔬 physics

Finite-Time Relaxation of Inertial Particle Clustering in Non-Equilibrium Turbulence

Diese Studie zeigt, dass die Näherung des instantanen Gleichgewichts aufgrund von Relaxationseffekten endlicher Zeitdauer das Clustering träger Partikel in Nicht-Gleichgewichts-Turbulenz nicht genau vorhersagen kann, und schlägt ein neues lineares Relaxationsmodell vor, das ein spezifisches Skalierungsgesetz integriert und im Vergleich zu traditionellen Methoden die Vorhersagefehler erheblich reduziert.

Taketo Tominaga, Ryo Onishi2026-05-26🔬 physics

Accelerating Bayesian inverse design in computational fluid dynamics using neural operators

Dieser Beitrag zeigt, dass die Integration neuronaler Operator-Approximationen in die Bayes'sche Markov-Chain-Monte-Carlo-Sampling-Umgebung eine unsicherheitsbewusste inverse Gestaltung aerodynamischer Geometrien mit einer Beschleunigung von über drei Größenordnungen ermöglicht, wobei die Genauigkeit der Posterior-Verteilung im Vergleich zu hochfidelien CFD-Simulationen erhalten bleibt.

Bipin Tiwari, Omer San2026-05-26🔬 physics

Improving turbulence control through explainable deep learning

Dieser Beitrag zeigt, dass die Integration erklärbarer Deep-Learning-Methoden mit Deep-Reinforcement-Learning die Identifizierung turbulenzunterhaltender Schlüsselstrukturen ermöglicht und somit eine Kontrollstrategie hervorbringt, die im Vergleich zu direkten Minimierungsansätzen für den Widerstand eine überlegene Widerstandsreduktion und Netto-Energieeinsparungen erzielt, während gleichzeitig die Wirksamkeit über verschiedene Reynolds-Zahlen und Geometrien hinweg erhalten bleibt.

Miguel Beneitez, Andres Cremades, Luca Guastoni, Ricardo Vinuesa2026-05-25🔬 physics