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La dinámica de fluidos explora cómo se mueven los líquidos y los gases, desde el flujo suave de un río hasta las turbulencias complejas que afectan el clima o el diseño de aviones. En Gist.Science, seleccionamos cuidadosamente cada nuevo preprint que llega desde arXiv en esta área, transformando investigaciones técnicas en contenido comprensible para todos. Nuestro equipo genera tanto resúmenes técnicos detallados como explicaciones en lenguaje llano, asegurando que la ciencia más reciente sea accesible sin sacrificar el rigor.
Estos estudios revelan secretos fundamentales sobre el movimiento de la materia, conectando fenómenos cotidianos con avances de vanguardia en ingeniería y física. Al procesar automáticamente cada nueva entrada de arXiv, garantizamos que usted tenga acceso inmediato a las ideas más frescas del campo. A continuación, encontrará los últimos artículos en dinámica de fluidos, listos para ser explorados según su nivel de interés.
Este artículo presenta una formulación integral de contorno totalmente acoplada para modelar la propagación estable de fracturas semi-infinitas en medios poroelásticos, la cual se verifica mediante soluciones analíticas y ofrece una herramienta robusta para analizar las interacciones entre fracturas y fluidos.
El artículo presenta IncompressibleNavierStokes.jl, un paquete de código abierto en Julia que resuelve las ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles mediante núcleos diferenciables y optimizados para CPU y GPU, permitiendo simulaciones directas de alta resolución y el entrenamiento de modelos de cierre basados en redes neuronales dentro de simulaciones de grandes remolinos.
Este estudio presenta una estrategia basada en datos y física que utiliza una red neuronal optimizada con mediciones de presión y velocidad aguas arriba para predecir con éxito la resistencia inducida por vórtices en un cilindro bajo condiciones de flujo no uniforme a un número de Reynolds de 4000.
Este estudio experimental investiga la dinámica de lavado superficial para eliminar un trazador pasivo de una placa porosa mediante una película líquida de gravedad, revelando un proceso de transporte de masa en tres etapas y analizando cómo variables como la permeabilidad y la profundidad de difusión afectan las tasas de remoción.
Este artículo presenta una extensión a escala completa del modelo de Yakhot para la turbulencia fuerte, derivando expresiones cerradas sin parámetros libres para las funciones de estructura de segundo y tercer orden que describen con precisión la transición entre los regímenes inercial y disipativo y muestran un buen acuerdo con datos experimentales.
Este estudio numérico tridimensional demuestra que combinar el enfriamiento de la pared de extremo con orificios circulares y el enfriamiento por película en el borde de ataque con un esquema vertical-inclinado mejora la protección térmica y la estabilidad del flujo en las álabes de turbina de un sistema acoplado de combustor detonante rotativo alimentado con hidrógeno.
Este trabajo presenta un marco de modelado de orden reducido basado en componentes (CBROM) que descompone geométricamente motores cohete de gran escala en subdominios representativos para entrenar modelos individuales eficientes y acoplarlos posteriormente, logrando así simulaciones precisas y de bajo costo de la dinámica de combustión en configuraciones multiinyector.
Este estudio numérico revela que, en lechos fluidizados de esferas en tubos estrechos, las partículas pueden formar espontáneamente una capa cilíndrica cristalina o vítrea junto a la pared debido a interacciones fluido-partícula y partícula-partícula, aunque su estabilidad y estructura hexagonal se ven comprometidas por la polidispersión y dependen críticamente de la fricción entre partículas.
Este artículo presenta un método híbrido basado en datos que utiliza estimadores de promedios condicionales sobre datos de simulación numérica directa para resolver ecuaciones cinéticas lineales de funciones de densidad de probabilidad para la vorticidad en turbulencia homogénea e isotrópica bidimensional.
Este estudio presenta un flujo de trabajo probabilístico escalable que integra corrección bayesiana y aprendizaje profundo para superar las limitaciones de los enfoques deterministas, permitiendo predecir de manera eficiente la transmissividad efectiva en fracturas geológicas naturales bajo incertidumbre y preservando la consistencia física del flujo.