1272 artigos
A fluídina, ou dinâmica dos fluidos, é o ramo da física que estuda como líquidos e gases se comportam enquanto fluem e interagem com seu entorno. Desde o movimento suave de um rio até a turbulência complexa nas asas de um avião, esse campo revela os princípios ocultos que governam o movimento da matéria ao nosso redor, conectando fenômenos cotidianos a leis fundamentais do universo.
Nesta seção, o Gist.Science processa e organiza sistematicamente cada novo pré-impresso de física enviado ao arXiv nesta categoria. Nossa equipe transforma esses documentos técnicos em resumos detalhados e versões em linguagem acessível, permitindo que tanto especialistas quanto curiosos compreendam as descobertas mais recentes sem barreiras linguísticas.
Abaixo, você encontrará os artigos mais recentes publicados nessa área, selecionados e resumidos para facilitar sua exploração das fronteiras atuais da dinâmica dos fluidos.
Este estudo experimental investiga a dinâmica lagrangiana de gotas de tamanho finito em turbulência isotrópica, revelando que, apesar de apresentarem deformação e circulação interna, elas exibem comportamentos dinâmicos semelhantes aos de partículas rígidas, com tempos de correlação e regimes balísticos que dependem do tamanho da gota.
Este artigo propõe uma abordagem bayesiana para inferir a resposta ao impulso de uma chama a partir de observações ruidosas e esparsas, utilizando um modelo de atraso temporal distribuído e comparação de modelos para selecionar automaticamente a estrutura mais simples, resultando em identificações mais robustas e fisicamente consistentes do que os métodos tradicionais de identificação de sistemas.
O artigo apresenta o BLISSNet, uma arquitetura de aprendizado de operadores profundos que equilibra alta precisão e eficiência computacional para reconstruir fluxos fluidos a partir de medições esparsas, permitindo inferência rápida e generalização zero-shot em domínios de tamanho arbitrário.
Este estudo demonstra que a combinação de medições reo-ópticas com a lei de tensão-óptica de segunda ordem é essencial para a interpretação precisa da birrefringência de fluxo em células de Hele-Shaw radiais, superando as limitações da lei convencional ao considerar efeitos tridimensionais e permitindo uma análise não invasiva dos campos de tensão em geometrias de alta relação de aspecto.
Este estudo quantifica o potencial teórico global de remoção de poluentes atmosféricos através da integração de tecnologias de superfície baseadas em fluxos de ar naturais e mecânicos, demonstrando que cidades, sistemas HVAC e frotas de transporte podem oferecer vias promissoras para avançar os objetivos climáticos e de saúde pública.
Este artigo estabelece um quadro geral para analisar a baixa regularidade das soluções auto-similares de problemas de Riemann bidimensionais com choques no sistema de Euler isentrópico, demonstrando que a velocidade não pertence ao espaço e pode ser descontínua no domínio subsônico, revelando uma estrutura muito mais complexa do que a observada no escoamento potencial.
Este estudo desenvolve e valida um modelo preditivo para filtros em V integrados a tecnologias catalíticas, demonstrando que, apesar da necessidade de equilibrar eficiência de filtração e custos operacionais, a implantação em larga escala dessa solução é viável para remover significativamente partículas e gases poluentes da atmosfera.
Este artigo desenvolve um modelo computacionalmente eficiente, combinando expansões assintóticas e métodos numéricos, para analisar como superfícies texturizadas em pequena escala modificam a camada limite laminar através de um comprimento de deslizamento, permitindo prever parâmetros como tensão de cisalhamento e estabilidade linear em diversas aplicações.
Este artigo apresenta um novo método de Lattice Boltzmann generalizado baseado em estados de produto matricial (MPS) que comprime a representação de dados de simulações de fluidos em geometrias complexas sem alterar a malha subjacente, alcançando fidelidade elevada e taxas de compressão superiores a duas ordens de grandeza.
Este trabalho propõe um novo quadro de estimação de máxima verossimilhança baseado em otimização esparsa e no algoritmo IRLS para o rastreamento de partículas em fluxos turbulentos, superando os métodos existentes ao recuperar com maior precisão as acelerações e a intermitência estatística de cauda pesada inerentes a esses fenômenos.