1229 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.
Der vorgestellte Ansatz DPINN kombiniert eine adaptive Fourier-Feature-Einbettung, eine auf dem Kolmogorov-Repräsentationssatz basierende diskontinuierliche Netzarchitektur, Gittertransformationen und lernbare lokale künstliche Viskosität, um die Genauigkeit und Stabilität von Physics-Informed Neural Networks bei der Lösung von PDEs mit starken Diskontinuitäten erheblich zu verbessern.
Die Studie zeigt, dass bei der Verdunstung von Modell-Respirations-Tropfen die Rückkopplung zwischen lokaler Proteinkonzentration und Verdunstungsrate über die Wasseraktivität die Bildung eines proteinreichen Kaffeeringes bestimmt, was durch ein neues theoretisches Modell erklärt wird, das die Stabilität und Infektiosität virushaltiger Tropfen in Abhängigkeit von der Luftfeuchtigkeit besser beschreibt.
In dieser Arbeit wird eine experimentelle Methode vorgestellt, die mithilfe einer linearen algebraischen „Design-Gleichung" Boger-Flüssigkeiten auf Polyisobutylen-Basis mit gezielt einstellbaren viskoelastischen Eigenschaften (Schermodul, Relaxationszeit und Normalspannungsdifferenzkoeffizient) durch Berechnung der erforderlichen Zusammensetzung (Polymerkonzentration, Molekulargewicht und Lösungsmittelviskosität) ermöglicht.
Diese Studie berichtet erstmals über die direkte experimentelle Detektion eines seltenen, stromaufwärts gerichteten Jet-Ausbruchs in einer Strömung mit abwärtsgerichteter Stufe bei mittels Live-Optical-Flow-Velocimetrie, wodurch ein neuer Mechanismus für die Entstehung solcher Extremereignisse aufgezeigt wird.
Die Studie entwickelt ein auf den Navier-Stokes-Korteweg-Gleichungen basierendes, physikalisch fundiertes Modell zur Simulation von Tensidwirkungen in Phasenübergängen, das erfolgreich die Tensid-vermittelte Verringerung der Oberflächenspannung sowie die Mechanismen von Blasenverschmelzung und Kondensation beschreibt.
Die Autoren zeigen, dass in ladungsneutraler Graphen durch Johnson-Nyquist-Rauschen induzierte Dichtefluktuationen in Gegenwart externer Felder eine hydrodynamische Strömung erzeugen, die zu einem logarithmisch mit der Systemgröße divergierenden Leitfähigkeitsbeitrag führt und somit einen gigantischen Magnetowiderstand bewirkt.
Die Studie stellt das DiAFNO-Modell vor, das einen adaptiven Fourier-Neural-Operator mit Diffusionsmodellen kombiniert, um präzise und effiziente autoregressive Vorhersagen für dreidimensionale Turbulenz zu ermöglichen, die in Genauigkeit und Geschwindigkeit traditionelle Large-Eddy-Simulationen übertreffen.
Die Autoren stellen einen physik-informierten Transformer-Operator (PITO) und seine implizite Variante (PIITO) vor, die auf der Vision-Transformer-Architektur basieren und durch die Einbettung von Large-Eddy-Simulation-Gleichungen in die Verlustfunktion effizient, datenunabhängig und mit hoher Genauigkeit dreidimensionale Turbulenz vorhersagen, wobei sie herkömmliche Methoden wie PIFNO in Bezug auf Stabilität, Genauigkeit und Ressourceneffizienz übertreffen.
Diese Studie nutzt numerische Simulationen, um die Koaleszenzdynamik von Tropfen in einem Flüssigkeitsbad zu untersuchen, indem sie den Einfluss von Geschwindigkeit, Fluid-Eigenschaften und Tropfenform auf partielle versus vollständige Koaleszenz sowie auf die Bildung sekundärer Tröpfchen analysiert und dabei zeigt, dass prolate Tropfen die stärkste Tendenz zur Sekundärtröpfchenbildung aufweisen, während die Rayleigh-Plateau-Instabilität in diesem Parameterbereich keine wesentliche Rolle spielt.
Experimente mit einem Cyber-Physical-System zeigen, dass vibrisseinspirierte, wellenförmige Geometrien im Vergleich zu elliptischen Zylindern eine geringere Strömungsdämpfung aufweisen, was sie zu hochempfindlichen Sensoren für wake-induzierte Schwingungen macht.