🔬 Category

physics.flu-dyn

947 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.

Modal Analysis of Buffet Effects Induced by Ultrahigh Bypass Ratio Nacelle Installation

Deze studie maakt gebruik van delayed detached eddy simulations en unsteady pressure-sensitive paint-metingen om de buffetdynamiek te karakteriseren die wordt geïnduceerd door de installatie van een ultrahigh-bypass-ratio nacelle op de Airbus XRF-1, waarbij wordt onthuld dat dominante schokoscillaties in het bereik van St∈[0.1,0.3]St \in [0.1,0.3] ontstaan nabij de pylon-vleugelverbinding en naar binnen toe voortplanten, gedreven door onstabiele stromingsloslating en shear layer-instabiliteiten.

Sebastian Spinner, Andre Weiner2026-06-01🔬 physics

Neural-Network-based Viscosity Closure for Non-Newtonian Multiphase Flows

Dit artikel presenteert een praktische workflow die een op experimentele rheometriegegevens getraind neuraal netwerk integreert als een viscositeitsafsluiting binnen een Cahn–Hilliard–Navier–Stokes eindige-elementenoplosser, waarbij de aanpak succesvol wordt gevalideerd door de stijgdynamiek en vormen van niet-Newtoniaanse siliconeninkten nauwkeurig te simuleren zonder dat oplosserwijzigingen nodig zijn.

Suresh Murugaiyan, Claire L. Nelson, Dhruv Gamdha, Austin Cunniff, Cheng-Hau Yang, Abraham Wiletsky, Kaitlyn W. Dilley, Patrick Babb, Andrew Rhode, Christopher M. Bates, Angela A. Pitenis, Michael L. (…)2026-06-01🔬 physics

Color-gradient lattice Boltzmann modeling of wetting boundary condition on curved solid boundaries

Dit artikel introduceert een bevochtigingsrandvoorwaardelijke conditie voor gebogen vaste oppervlakken in de kleurgradiënt lattice Boltzmann-methode door ordeparameters op ghost-nodes bij te werken, een schema dat op GPU-hardware is gevalideerd om effectief grote dichtheids- en viscositeitscontrasten te verwerken terwijl het spurious currents minimaliseert en zowel statische als dynamische contactlijngedragingen nauwkeurig reproduceert.

Malyadeep Bhattacharya, Snigdhadyut Dash, Maneesh Sutar, Ravinder Jajoria, Nimalan Mahadevan, Amol Subhedar2026-06-01🔬 physics

Metamaterials and Fluid Flows

Deze review verkent het opkomende interdisciplinaire veld van vloeistof-structuurinteractie versterkt door metamaterialen, door theoretische kaders te schetsen en te bespreken hoe rationeel ontworpen composieten gekoppelde vloeistof-, akoestische en elastodynamische responsen nauwkeurig kunnen sturen om de prestaties te verbeteren in uiteenlopende technologieën variërend van lucht- en ruimtevaarttechniek tot biomedische apparatuur.

Francesco Avallone, Federico Bosia, Yi Chen, Giada Colombo, Richard Craster, Jacopo Maria De Ponti, Nicolò Fabbiane, Michael R. Haberman, Mahmoud I. Hussein, Wontae Hwang, Umberto Iemma, Abigail Juhl (…)2026-05-29🔬 cond-mat.mtrl-sci

Predicting liquid properties and behavior via droplet pinch-off and machine learning

Deze studie toont aan dat machinelearningmodellen die zijn getraind op high-speed beelden van druppelafscheiding, belangrijke vloeistofeigenschappen zoals viscositeit en oppervlaktespanning nauwkeurig kunnen voorspellen, waardoor een vereenvoudigd en geautomatiseerd alternatief voor conventionele meettechnieken wordt geboden.

Jingtao Wang, Qiwei Chen, C Ricardo Constante-Amores, Denise Gorse, Alfonso Arturo Castrejon-Pita, Jose Rafael Castrejon-Pita2026-05-29🔬 physics

Sparse-Supervised Hybrid Parameterized Physics-Informed Neural Networks for Incompressible Flows Across Reynolds Numbers

Dit artikel introduceert een hybride, gesparseerd-superviserend, geparametriseerd Physics-Informed Neural Network-framework dat effectief incompressibele Navier-Stokes-stromingen over een scala aan Reynolds-getallen oplost door fysisch-only learning bij lage Reynolds-getallen te combineren met minimale gesparseerde CFD-supervisie en transfer learning om de nauwkerigheidsbeperkingen in convectie-gedomineerde regimes met hoge Reynolds-getallen te overwinnen.

A. Jangir, R. Clements, R. Goyal, G. Tabor2026-05-29🔬 physics

Tail observability and fourth-order closure recovery in physics-informed neural networks for Bhatnagar-Gross-Krook normal shocks

Dit artikel toont aan dat nauwkeurige macroscopische profielen in door natuurkundige wetten geïnformeerde neurale netwerken voor BGK-normale schokken geen vierde-orde sluitingsnauwkeurigheid garanderen vanwege de zwakke waarneembaarheid van staart-gewogen verdelingsfuncties, en stelt een schok-lokale sluitingscorrectie voor die de vierde-orde fouten aanzienlijk vermindert door expliciet te richten op deze ontbrekende projecties.

Ehsan Roohi2026-05-29🔬 physics

Microfluidic Oscillatory Rheology of Transported Soft Particles

Dit artikel bespreekt recente experimenten die aantonen hoe op maat gemaakte microfluïdische kanalen nauwkeurige reologische metingen mogelijk maken van vervoerde zachte deeltjes over verschillende tijdschalen, en schetst toekomstige onderzoeksrichtingen, waaronder het bestuderen van smeervliezen, snelle interfaciale dynamica en high-throughput karakterisering van microscopische systemen van zachte materie.

Matteo Milani, Joshua D. McGraw, Anke Lindner Stefano Aime2026-05-29🔬 cond-mat