Stress network dynamics influence on large particle segregation
光弾性法を用いた実験により、せん断流動中の大きな粒子の segregation（分離）が、粒子サイズ比に依存して変化する応力ネットワークの動態、特に力鎖の長さと構造によって駆動される「押し出し効果」によって支配されていることが明らかになりました。
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1214 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。
Influence of van der Waals forces on the instability of a liquid film in a tube
本論文は、ナノチューブ内の液体膜の不安定性においてファンデルワールス力が摂動成長を促進し支配波長を短くするとともに、非線形領域では界面形態を変化させて衛星ロブの形成を抑制し、破裂と崩壊が指数 1/3 の普遍的な時間スケーリング則に従うことを、理論解析と数値シミュレーションを通じて明らかにしたものである。
Ultrasound-controlled stream splitting in a microfluidic coflow
この論文は、マイクロ流体コフローに超音波を照射することで、連続流を破断させずに制御可能な位置で液滴を生成する「ストリーム分裂」という新しいレギームを発見し、そのメカニズムと応用可能性を解明したものである。
Scale-free congestion clusters in large-scale traffic networks: a continuum modeling study
本研究は、大規模交通ネットワークにおける第二秩序 Aw-Rascle-Zhang モデルを用いた数値実験により、実世界の都市渋滞で観測されるスケーリング則や有限サイズスケーリングといったスケーリング自由な統計的性質が、マクロな連続体モデルによっても再現可能であることを示しました。
Quantitative analysis of fluctuating hydrodynamics in uniform shear flow
この論文は、せん断流における揺らぎ流体力学の理論的予測（Lutsko-Dufty 理論および Forster-Nelson-Stephen の動的くりこみ群理論）が、線形および非線形領域にわたって数値シミュレーションによって定量的に検証されたことを報告し、これらの古典理論の基礎を確立した。
Haematocrit and Shear Rate Modulate Local Cell-free Layer Thickness and Platelet Margination in Blood Flow Along a Sinusoidal Wall
この研究は、浸没境界法と格子ボルツマン法を用いた三次元シミュレーションにより、ヘマトクリット値と壁面形状（正弦波状）が赤血球の動態や細胞遊離層の厚さを介して血小板の偏析と凝集物の成長をどのように制御するかを解明し、血栓症に対する標的治療戦略への示唆を提供したものです。
Taylor dispersion in a soft channel
この論文は、Winkler 応答モデルを用いた軟らかい軸対称チャネルにおける溶質の拡散を多時間スケール解析で理論化し、壁の柔軟性が定常および脈動流条件下で実効的な対流速度と分散係数を増大させることを明らかにしたものです。
Aggregation Effects on Heat Transfer in Viscoplastic Nanofluid Entrance Flows
本論文は、円管内入口領域におけるビスプラスティックナノ流体の層流熱伝達を数値解析し、ナノ粒子の凝集・非凝集状態や降伏応力が摩擦、圧力損失、ヌッセルト数に及ぼす影響を評価するとともに、最大効率を得るための最適体積分率を特定することを目的としている。
Multiscale Physics-Informed Neural Network for Complex Fluid Flows with Long-Range Dependencies
この論文は、長距離依存性を有する複雑な流体流れを最小限の監視データで高精度に予測するために、局所ネットワークと統合されたグローバル損失を用いた新しい物理情報ニューラルネットワーク「DDS-PINN」を提案し、層流および乱流の境界層や後方段差流れなど多様なベンチマークにおいて従来の手法を上回る性能を実証したものである。
Asymptotic models for viscoelastic one-dimensional blood flow
この論文は、粘性弾性を持つ動脈における一次元血流の非対称モデルを導出し、ソボレフ空間における局所解の存在性を証明するとともに、純粋な弾性 BBM レジームでの大域解の存在と指数関数的減衰を確立し、数値シミュレーションを通じてモデルの動力学を解析しています。