967 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。
本論文は、ゴーストノード上のオーダーパラメータを更新することにより、カラー勾配格子ボルツマン法における曲面固体表面に対する濡れ境界条件を導入するものであり、この手法は、大きな密度および粘性コントラストを効果的に処理し、偽の流速（スプリアス電流）を最小限に抑えつつ、静的および動的な接触線の挙動の両方を正確に再現することをGPUハードウェア上で検証された。
本レビューは、メタマテリアルによって強化された流体構造相互作用の新興学際分野を調査し、理論的枠組みを検討するとともに、合理的に設計された複合材料が流体、音響、および弾性動力学の結合応答を精密に制御して、航空宇宙工学から生体医療機器に至る多様な技術における性能を向上させる方法について論じる。
本研究は、液滴のピンチオフの高速度画像を用いて訓練された機械学習モデルが、粘度や表面張力といった主要な流体特性を正確に予測でき、従来の測定手法に代わる簡素化かつ自動化された代替手段を提供することを示している。
本論文は、低レイノルズ数における物理のみ学習と最小限の疎な CFD 監督および転移学習を組み合わせることで、対流支配的な高レイノルズ数領域における精度の限界を克服し、広範なレイノルズ数にわたる非圧縮性ナビエ・ストークス流れを効果的に解く、疎な教師ありハイブリッドパラメータ化物理情報ニューラルネットワークフレームワークを導入する。
本論文は、確率的ローレンツ系が、長時間の数値シミュレーションおよび実験室実験の両方で観測されるマルチフラクタル統計と非ガウス性の間欠性を再現することにより、レイリー・ベナール対流における平均風向転換の忠実な低次元代理モデルとして機能することを示す。
本論文は、BGK 型ノーマルショックに対する物理情報ニューラルネットワークにおいて、正確な巨視的プロファイルが、尾部重み付き分布関数の弱い観測性のため、4 次閉鎖精度を保証するものではないことを示し、これらの欠落する射影を明示的に標的とするショック局所閉鎖補正を提案し、それによって 4 次誤差を大幅に低減する。
本論文は、2025 年 APS 流体運動ギャラリー賞を受賞し、ジェットの冠状形成における圧縮性と非圧縮性のダイナミクスの共存を調査するものである。
本論文は、カスタマイズされたマイクロ流体チャネルが、多様な時間スケールにわたる輸送される軟性粒子の精密なレオロジー測定を可能にすることを示す最近の実験をレビューし、潤滑膜、高速界面動力学、および微視的軟物質系のハイスループット特性評価を含む将来の研究方向を概説する。
本論文は、非静水圧ボウシネスク方程式を線形化し、キャッピング逆転層を介して境界層と自由大気の動力学を結合させることで、重力波と風力発電所 wakes の双方向結合を成功裡に捉える計算効率の高い低次モデルを提示し、大渦シミュレーションとの検証により、上流のブロッキングや加速された wake 回復といった主要な流れの特徴を再現する能力が確認された。
本論文は、可溶性界面活性剤を含有する流れの直接数値シミュレーションのための適応メッシュ細分化を備えたハイブリッド体積流体・相界法を提示するものであり、これによりバルクと界面輸送の結合を正確に捉え、三次元幾何学においてマランゴニ応力が気泡の浮上ダイナミクスをどのように著しく変化させるかを明らかにする。