🔬 Category

physics.flu-dyn

967 papers

Deze collectie duikt in de fascinerende wereld van fluïdynamica, het wetenschappelijk onderzoek naar hoe vloeistoffen en gassen stromen en interageren. Van de subtiele beweging van water in een rivier tot de complexe luchtstromen rondom een vliegtuigvleugel, dit veld verklaart de krachten die onze fysieke omgeving vormgeven. Het is een gebied waar wiskundige theorie en praktische toepassing samenkomen om de dynamiek van onze natuur te doorgronden.

Op Gist.Science volgen wij elke nieuwe voorgepubliceerde studie die via arXiv in deze categorie verschijnt. Voor elk artikel bieden wij zowel een toegankelijke uitleg in gewone taal als een gedetailleerde technische samenvatting, zodat onderzoekers en geïnteresseerden de inhoud snel kunnen doorlopen zonder vast te lopen in complex jargon. Hieronder vindt u de meest recente papers uit dit dynamische vakgebied.

WellPINN: Accurate Well Representation for Transient Fluid Pressure Diffusion in Subsurface Reservoirs with Physics-Informed Neural Networks

Dit artikel introduceert WellPINN, een nieuwe werkstroom die sequentieel getrainde fysisch geïnformeerde neurale netwerken op krimpende subdomeinen gebruikt om de diffusie van vloeistofdruk rond boorgaten nauwkeurig te modelleren gedurende de volledige injectieperiode, waardoor eerdere beperkingen in het vastleggen van drukdynamiek in een vroeg stadium worden overwonnen.

Linus Walter, Qingkai Kong, Sara Hanson-Hedgecock, Víctor Vilarrasa2026-05-25🤖 cs.LG

Error Estimation for Adaptive Mesh Refinement in Droplet Simulations

Dit artikel presenteert een eendimensionaal model voor druppelvorming gedreven door schuifkrachten dat gebruikmaakt van een op flux gebaseerde foutenschatting afgeleid van gemengde eindige-elementgradiënten om een adaptief verfiningsalgoritme voor het rooster aan te sturen, waardoor de rekenkosten aanzienlijk worden verlaagd terwijl de nauwkeurigheid bij het vastleggen van druppelinterfacedynamica behouden blijft.

Darsh Nathawani, Matthew Knepley2026-05-25🔬 physics

An octree-based sampling algorithm for analyzing big simulation data

Dit artikel presenteert een verbeterde op octree gebaseerde bemonsteringsalgoritme (S3S^3) dat de opslagvereisten van grootschalige CFD-simulatiegegevens met 35% tot 95% aanzienlijk verlaagt terwijl het dominante stromingsdynamica behoudt, waardoor efficiënte nabewerking op lokale werkstations mogelijk wordt in plaats van dat er rekenkracht van hoge prestaties voor nodig is.

Janis Geise, Sebastian Spinner, Richard Semaan, Andre Weiner2026-05-25🔬 physics

Resolving Cryogenic and Hypersonic Rarefied Flows via Deep Learning-Accelerated Lennard-Jones DSMC

Deze studie presenteert een door Deep Learning versnelde Lennard-Jones-DSMC-framework dat een viscositeitsconsistente Variable Effective Diameter-botsingsselectiemodel combineert met een DeepONet-suraat voor snelle verstekingshoekvoorspelling, waarmee complexe verdunde stromingen in cryogene en hypersonische regimes succesvol worden opgelost terwijl de rekenkosten aanzienlijk worden verlaagd.

Ahmad Shoja Sani, Ehsan Roohi, Stefan Stefanov2026-05-25🔬 physics

Transient and asymptotic Taylor--Aris dispersion of Brownian rods in arbitrary regular-polygonal ducts

Dit artikel formuleert en lost het Taylor--Aris-dispersieprobleem op voor Browniaanse staven in willekeurige ducts met regelmatige veelhoeken door drukgedreven schuifuitlijning te koppelen aan een tensoriële diffusiemodel, waarbij wordt aangetoond dat hoek uitlijning van de staven slechts geringe verschuivingen in de gemiddelde snelheid veroorzaakt, maar de dispersie aanzienlijk versterkt door het verminderen van transversale menging, met eindtijd-dynamica die wordt beheerst door een bi-orthogonale spectrale decompositie van het resulterende celprobleem.

Jingsen Feng, Xu Chu2026-05-25🔬 physics

Full-component reconstruction of three-dimensional fluid stress tensors

Dit artikel introduceert U-FlowPET, een onbewaakte, op de fysica gebaseerd raamwerk dat de onderbepaalde aard van optische tomografie overwint om alle zes componenten van de driedimensionale vloeistofspanningstensor te reconstrueren zonder te vertrouwen op constitutieve aannames of gelabelde trainingsdata, waardoor directe kwantificering van krachten in complexe vloeistofsystemen mogelijk wordt.

Shunsuke Kumagai, Shun Miyatake, Ryusuke Cho, William Kai Alexander Worby, Masanori Naito, Takahiro Ushioku, Masanobu Horie, Yoshiyuki Tagawa2026-05-25🔬 physics

Real time monitoring of pressure-induced deformation of PDMS to evaluate pressure distribution in microfluidic channels

Dit artikel presenteert een niet-invasieve, real-time drukmetingsmethode voor microfluïdische kanalen die kwantitatieve fasebeeldvorming gebruikt om PDMS-deformatie te meten, waardoor een nauwkeurige drukverdelingsmapping mogelijk wordt zonder ingebouwde sensoren of aanpassingen aan het apparaat.

Kiran Acharya, Serge Monneret, Martin Brandenbourger, Thomas Chaigne2026-05-25🔬 physics.optics

Particle Image Velocimetry of 3D printed vascular fluidic phantom devices

Deze studie toont aan dat transparante 3D-geprinte vasculaire modellen gecombineerd met micro-particle image velocimetry (microPIV) een robuust experimenteel kader bieden voor het onderzoeken van microscopische cerebrovasculaire hemodynamica, waarbij stromingskenmerken en wandschuifspanning in geometrieën zo klein als 500 micrometer met hoge nauwkeurigheid worden vastgelegd in vergelijking met analytische voorspellingen.

Job van Essen, Ahmed Sharaf, Denzel Hopman, Selene Pirola, Paola Fanzio2026-05-25🧬 q-bio

Analysis of heat transfer and water flow with phase change in saturated porous media by bond-based peridynamics

Dit artikel presenteert en valideert een op bindingen gebaseerd peridynamica-kader voor het nauwkeurig modelleren van gekoppeld warmtetransport en door druk gedreven waterstroming met faseovergang in verzadigde poreuze media, en biedt een robuuste niet-lokale aanpak om fasegrenzen en thermodynamische verdelingen te voorspellen in complexe scenario's zoals bevriezing en dooi van bodem.

Petr Nikolaev, Majid Sedighi, Andrey P Jivkov, Lee Margetts2026-05-22🔬 physics.app-ph