Droplet Breakup Against an Isolated Obstacle
この論文は、マイクロ流体チャンバー内の円形障害物との衝突における液滴の分裂現象を、実験とシミュレーションを通じて解明し、流速、サイズ、表面張力、衝突対称性、およびチャンバーの高さに依存する無次元分裂数 Bk を定義し、Bk が 1 を超えると分裂確率が急激に高まることを示しています。
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1274 件の論文
「物理学 — 流体力学」のカテゴリーでは、液体や気体の流れに関する研究が取り上げられています。川の流れから航空機の翼を設計する技術まで、目に見えない空気の動きを数式で解き明かすこの分野は、私たちの日常や未来の技術に深く関わっています。
当サイトでは、arXiv に投稿された最新のプレプリントをすべて対象に、専門家の手で解説を提供しています。複雑な数式や専門用語を噛み砕いた平易な要約と、より深く理解したい方のための技術的な詳細解説の両方を、Gist.Science が毎日更新しています。
以下に、この分野から選りすぐられた最新の論文リストをご紹介します。
Euler-Korteweg vortices: A fluid-mechanical analogue to the Schrödinger and Klein-Gordon equations
本論文は、特定の仮定（角運動量がプランク定数に等しいことなど）の下で、Euler-Korteweg 渦モデルがシュレーディンガー方程式およびクライン・ゴルドン方程式と数学的に等価となり、量子力学の諸概念（ド・ブロイ波長や不確定性原理など）を流体力学的に導出できることを示しています。
WAKESET: A Large-Scale, High-Reynolds Number Flow Dataset for Machine Learning of Turbulent Wake Dynamics
本論文は、実用的な工学問題である大型無人水中機による自律型水中機の水中回収における複雑な乱流相互作用を捉え、機械学習モデルの訓練と検証に不可欠な大規模かつ高レイノルズ数（最大 1.09×10^8）の CFD データセット「WAKESET」を提案するものである。
Solving compressible Navier-Stokes equations using the feature-enhanced neural network
本研究は、既存の手法では困難とされてきた圧縮性粘性流れの前方問題およびパラメータ問題に対し、入力特徴量を強化したニューラルネットワーク（FENN）を適用することで、圧縮性 Navier-Stokes 方程式の求解に初めて成功したことを報告しています。
Twisted multilayer moiré water waves topologically robust to disorder
本研究は、ねじれた多層モアレ構造を持つ水波を初めて実現し、トポロジカルな安定性やエネルギー集中の観点から三層構造が二層より優れていることを示すことで、水波をマクロなモアレ物理の可視化プラットフォームとして確立した。
An Interpretable Data-Driven Model of the Flight Dynamics of Hawks
この論文は、モーションキャプチャデータに動的モード分解（DMD）を適用することで、物理モデルに依存せず、ハタカの複雑な飛行挙動を少数のパラメータと解釈可能なモード構造によって高精度に再現・記述できるデータ駆動型モデルを提案している。
A unified SPH framework for shell-related interactions
本論文は、殻粒子を法線方向に投影して仮想的な接触粒子を生成する手法と、流体様式に基づく接触密度モデルを組み合わせることで、単一層粒子による薄殻モデルと流体・固体との相互作用を、標準的な流体 - 固体連成アルゴリズムと同一の枠組みで安定的かつ高精度にシミュレーションする統合的な SPH 手法を提案している。
Machine Learning based Ensemble Flame Regime Classification for Mesoscale Combustors based on Insights from Linear and Nonlinear Dynamic Analysis
本研究は、メソスケール燃焼器における異なる燃焼様式（安定燃焼、繰り返し消火・再着火、伝播燃焼）を、OH* 化学発光や音圧信号に基づく線形・非線形動的解析および統計的スペクトル解析から抽出された特徴量を用いたスタッキングアンサンブル機械学習モデルによって高精度に分類する手法を提案し、その動的挙動のメカニズムを解明したものである。
On the importance of stochasticity in closures of turbulence
シェルモデルを用いた数値実験により、乱流の粗粒度モデルにおいて決定論的な閉じ込め手法では初期条件の摂動に対する不確実性の増大を再現できないことを示し、データ駆動型のランジュバン型確率的閉じ込め手法を導入することで、スケールを超えた不確実性の増大のタイミングと大きさを正しく復元できることを明らかにした。
Chemotaxis of cell aggregates: morphology and dynamics of migrating active droplets
この論文は、細胞集合体が化学勾配に沿って移動する際の「活性液滴」としての振る舞いを最小モデルで記述し、多スケール解析と漸近解析を通じて、増殖に伴う形態遷移が非線形固有値問題の解として連続的または不連続的に生じるメカニズムを、内部応力バランスと外部化学場との結合強度という 2 つの無次元パラメータによって完全に特徴づけたものである。