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physics.flu-dyn

1258 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.

Meta-PINNs: Meta-Learning Enhanced Physics-Informed Machine Learning Framework for Turbomachinery Flow Predictions under Varying Operation Conditions

Diese Studie stellt ein neuartiges Meta-PINN-Framework vor, das durch Meta-Learning die Konvergenz und Generalisierung von physik-informierten neuronalen Netzen für Strömungsvorhersagen in der Turbomaschinenbau unter variierenden Betriebsbedingungen signifikant verbessert und dabei sowohl die Genauigkeit als auch die Recheneffizienz gegenüber herkömmlichen Methoden steigert.

Yuling Han, Zhihui Li, Zhibin Yu2026-03-10🔬 physics

Unified Structural-Hydrodynamic Modeling of Underwater Underactuated Mechanisms and Soft Robots

Diese Arbeit stellt einen trajektorienbasierten globalen Optimierungsrahmen vor, der durch gleichzeitige Identifizierung gekoppelter interner struktureller und externer hydrodynamischer Parameter eine hochpräzise Modellierung und Simulation von unterwasserbetriebenen, unteraktuierten Mechanismen sowie weichen Robotern ermöglicht.

Chenrui Zhang, Yiyuan Zhang, Yunfei Ye, Junkai Chen, Haozhe Wang, Cecilia Laschi2026-03-10🔬 physics

Manifold-Adapted Sparse RBF-SINDy: Unbiased Library Construction and Unsupervised Discovery of Dynamical States in Turbulent Wall Flows

Die Studie präsentiert eine manigfaltigkeitsangepasste, sparse RBF-SINDy-Methode, die durch eine geometrisch korrekte Bibliothekserstellung und eine Bogenlängen-basierte Neustichprobe aus reinen Wandmessungen die unsupervised Entdeckung der dynamischen Skelettzustände und Übergänge in turbulenten Wandströmungen ermöglicht.

Miguel Perez-Cuadrado, Giorgio Maria Cavallazzi, Alfredo Pinelli2026-03-10🔬 physics

Sensitivity of Isothermal Swirl Combustor Flow to Inlet Reynolds Number

Diese Studie untersucht mittels RANS-Simulationen den Einfluss des Einlass-Reynolds-Zahl auf das isotherme Strömungsfeld in einem Wirbelbrenner und zeigt, dass eine Erhöhung der Reynolds-Zahl die Rückströmzonen intensiviert, die axiale Lage der inneren Rezirkulationszone jedoch stabil bleibt, was auf eine robuste Flammenverankerung unter variierenden Trägheitsbedingungen hindeutet.

Madan Lal Mahato, Nitesh Kumar Sahu2026-03-10🔬 physics

A simple experiment for observing clustering and dynamics of coalescing particles in air turbulence

Diese Studie stellt eine neuartige experimentelle Plattform mit dreidimensionaler Lagrange-Partikelverfolgung vor, die durch die Entwicklung und Anwendung spezifischer Filterverfahren zur Eliminierung von Messartefakten eine zuverlässige Untersuchung des Clusterns und der Kollisionen von Trägheitspartikeln in Luftturbulenzen auf sub-Kolmogorov-Skalen ermöglicht.

L. Fu, J. Feng, Y. Chen, F. Gong, X. Meng, E. -W. Saw2026-03-10🔬 physics