🔬 Category

physics.flu-dyn

1257 articles

La dynamique des fluides explore comment les liquides et les gaz se déplacent, des courants océaniques invisibles aux écoulements d'air autour d'une aile d'avion. Ce domaine fascinant révèle les lois qui régissent la matière en mouvement, reliant des phénomènes quotidiens comme la météo à des applications technologiques complexes. Sur Gist.Science, nous rendons ces découvertes accessibles à tous, sans barrières linguistiques ni jargon excessif.

Chaque nouveau prépublication arXiv dans cette catégorie est analysé par nos équipes pour vous offrir deux versions résumées : une explication simple pour les curieux et un aperçu technique détaillé pour les experts. Cette double approche garantit que la science reste compréhensible tout en conservant sa rigueur fondamentale.

Découvrez ci-dessous les dernières publications traitant de la dynamique des fluides, sélectionnées et résumées pour vous dès leur sortie sur arXiv.

Coherent Structure Transport in Turbulent Axisymmetric Pipe Expansions

Cette étude révèle que, bien que les écoulements turbulents dans des expansions axiales abruptes et progressives présentent des longueurs de réattachement similaires, la géométrie influence fondamentalement l'organisation spatiale et la persistance des structures cohérentes ainsi que le transport matériel, le cas en gradin favorisant une concentration spectrale plus forte et des régions de déformation plus segmentées que le cas en coin.

Jibu Tom Jose, Gal Friedmann, Omri Ram2026-03-23🔬 physics

Direct Numerical Simulations of Ice-Ocean Boundary Turbulence

En utilisant des simulations numériques directes avec une diffusivité saline réaliste, cette étude démontre que les processus convectifs entraînés par la flottabilité du fonte d'eau dominent la turbulence à l'interface glace-océan et contrôlent les taux de fonte, même sur des pentes quasi horizontales, tandis que le cisaillement externe ne devient significatif que pour des vitesses supérieures à 5 cm/s.

Ken X. Zhao, Tomas Chor, Eric Skyllingstad, Jonathan Nash, Madelaine Rosevear, Craig McConnochie2026-03-23🔬 physics

An Adaptive Machine Learning Framework for Fluid Flow in Dual-Network Porous Media

Cet article présente un cadre d'apprentissage automatique basé sur les réseaux de neurones informés par la physique (PINN) et adaptatif, conçu pour modéliser de manière précise et efficace l'écoulement des fluides dans des milieux poreux à double réseau, en permettant à la fois une simulation rapide et une analyse inverse robuste pour l'identification de paramètres difficiles à mesurer.

V. S. Maduri, K. B. Nakshatrala2026-03-23🔢 math

Modeling subgrid scale production rates on complex meshes using graph neural networks

Cet article présente un modèle de fermeture pour les simulations des grandes échelles (LES) basé sur un réseau de neurones à graphes capable de prédire avec précision et robustesse les taux de production filtrés sur des maillages complexes et non uniformes, tout en assurant une bonne généralisation à des compositions chimiques et des résolutions spatiales non vues lors de l'entraînement.

Priyabrat Dash, Mathis Bode, Konduri Aditya2026-03-23🔬 physics

Cavitation by phase shift of focused shock waves inside a droplet

Cette étude démontre que le déphasage de Gouy lors de la focalisation d'ondes de choc purement compressives peut générer une cavitation localisée à l'intérieur d'une microgoutte sans onde de raréfaction externe, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour améliorer la sécurité et la précision des traitements biomédicaux.

Samuele Fiorini, Guillaume T. Bokman, Anunay Prasanna, Stefanos Nikolaou, Sayaka Ichihara, Bratislav Lukic, Alexander Rack, Yoshiyuki Tagawa, Outi Supponen2026-03-23🔬 physics

Surrogate Model for Heat Transfer Prediction in Impinging Jet Arrays using Dynamic Inlet/Outlet and Flow Rate Control

Cette étude présente un modèle de substitution basé sur les réseaux de neurones convolutifs, entraîné sur des simulations CFD, capable de prédire en temps réel la distribution du nombre de Nusselt dans des réseaux de jets impingents aux configurations dynamiques, offrant ainsi une base pour des stratégies de contrôle thermique avancées.

Mikael Vaillant, Victor Oliveira Ferreira, Wiebke Mainville, Jean-Michel Lamarre, Vincent Raymond, Moncef Chioua, Bruno Blais2026-03-20🤖 cs.AI

Sequential estimation of disturbed aerodynamic flows from sparse measurements via a reduced latent space

Cet article présente un cadre d'assimilation de données séquentiel rapide et incertain, basé sur un filtre de Kalman par ensemble opéré dans un espace latent réduit, permettant d'estimer en temps réel les écoulements aérodynamiques perturbés par des rafales à partir de mesures de pression éparses tout en assurant la robustesse face aux défaillances de capteurs.

Hanieh Mousavi, Anya Jones, Jeff Eldredge2026-03-20🔬 physics

Modelling of pressure drop in periodic square-bar packed beds

Cette étude numérique et expérimentale, menée avec OpenFOAM et la vélocimétrie par images de particules, démontre que la rotation des modules de barres carrées dans un lit fixe modifie fondamentalement la géométrie interstitielle et le facteur de frottement, permettant de classer les configurations en régimes « canal » ou « réseau » et d'améliorer la prédiction de la perméabilité via un diamètre équivalent adapté à la surface mouillée.

Hakan Demir, Wojciech Sadowski, Francesca di Mare2026-03-20🔬 physics

Koopman Autoencoders with Continuous-Time Latent Dynamics for Fluid Dynamics Forecasting

Cet article propose un autoencodeur de Koopman à dynamique latente continue pour la prévision en dynamique des fluides, qui atteint un compromis optimal entre efficacité computationnelle, stabilité à long terme et précision à court terme en évitant les rollouts autoregressifs grâce à une évolution latente exacte par exponentiation de matrice.

Rares Grozavescu, Pengyu Zhang, Etienne Meunier, Mark Girolami2026-03-20🤖 cs.LG