Data-driven Symbolic Closure for Turbulence Modeling in the Lattice Boltzmann Framework
本論文は、物理的記号最適化を用いたデータ駆動型アプローチを提示し、従来のスマゴリンスキーモデルよりも精度が高く、壁面存在流れに対しても追加補正なしに頑健に一般化される解釈可能な非線形解析的閉鎖式を格子ボルツマン乱流モデルに対して発見するものである。
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「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。
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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、物理的記号最適化を用いたデータ駆動型アプローチを提示し、従来のスマゴリンスキーモデルよりも精度が高く、壁面存在流れに対しても追加補正なしに頑健に一般化される解釈可能な非線形解析的閉鎖式を格子ボルツマン乱流モデルに対して発見するものである。
本研究は、流体の粘弾性が平衡位置をシフトさせ、操作に必要な臨界粒子サイズを著しく低減させることで、マイクロチャネル内の音響粒子移動と捕捉を根本的に変化させ、ニュートン流体における従来の音響流体力学の主要な限界を克服することを示している。
本論文は、マッハ 2.15 の衝撃波誘起分離せん断層における 4 段階遷移経路を同定するために非線形入出力最適化枠組みを採用し、斜め第 1 マックモードに対する最適強制が、Görtler 様渦およびストリークを生成する非線形相互作用を通じて乱流崩壊を誘発し得ることを示すことにより、高速流れ制御における線形安定性理論と完全乱流シミュレーションを架橋するものである。
本論文は、大規模渦シミュレーションにおける複雑な乱流火炎の精度を維持しつつメモリ要件を大幅に削減するために、適応的表計算データベースの剪定領域を学習済みニューラルネットワークが動的に置換するハイブリッド型インシチュ機械学習手法であるNeural-ISAMを導入する。
本研究は、並列的に取得した空間分解された後流速度と分布型ブレードひずみ測定を用いて、モデル風力発電機の先端速度比が主に後流とブレードの結合の振幅とコヒーレンスを支配することを示し、かつ一貫した負の遅れ相関を通じて下流の後流変動に対する因果的かつブレードに起因する痕跡を明らかにする。
本論文は、ウェーハサイズの基板上の溶液薄膜の臨界濃度における一貫した乾燥速度を確保する最適なエアナイフ軌道を導出するための数学的枠組みと2段階勾配降下法を提示し、同時に初期湿潤膜厚分布が単調でない場合に均一な乾燥を達成することの限界に対処するものである。
本研究は、薄膜上の移動する毛管波が局所的な膜厚の変動によって支配される非対称な液滴衝突ダイナミクスおよび混合パターンを誘起することを示しているが、これらの波に起因する効果は慣性力が支配的となる高いウェーバー数では減衰する。
本研究は、円筒盲孔内の崩壊するキャビテーション気泡と閉じ込められた空気気泡との相互作用によって生じる渦輪の形成を調査し、実験とモデリングを通じて、一貫した渦輪が生成される領域と生成されない領域を区別する特定の幾何学的および時間的条件を同定する。
本論文は、超高速撮像を用いた実験により、音響液滴気化が自己相似動力学と界面貫通能力を有する複雑な二重気泡マイクロジェットを生成することを示し、これが標的薬物送達およびがん治療において重要な可能性を秘めていることを実証する。
本論文は、熱力学的整合性と数値的安定性を備えた圧縮性非理想流体の流れをシミュレートするために、第一近傍格子と準平衡補正項を用いた新たな格子ボルツマンモデルを導入し、マッハ数 1.47 までの衝撃波と液滴の相互作用の定量的シミュレーションを通じてその精度を成功裏に検証したものである。