Spatial instability analysis and mode transition of a viscoelastic jet in a co-flowing gas stream
该研究通过空间线性稳定性分析揭示了粘弹性射流在共流气体中的失稳机制，发现随着韦伯数和弹性增加，主导失稳模式会从轴对称向螺旋状转变，并揭示了一种区别于牛顿射流的“弹性增强剪切驱动失稳”新机制。
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1273 篇论文
流体力学是研究流体如何流动、变形以及与其他物质相互作用的迷人领域。从日常的气流到浩瀚的星系演化，这一学科无处不在。在本分类中，我们聚焦于该领域的核心动态，用通俗的语言解读那些看似复杂的物理现象，让非专业读者也能领略流体世界的奇妙逻辑。
Gist.Science 每日从 arXiv 收录并处理所有流体力学相关的新预印本。我们不仅提供详尽的技术摘要，更提炼出通俗易懂的通俗解读，确保每一位访客都能无障碍地获取前沿科学成果。
以下是该领域最新的预印论文列表，涵盖了从基础理论到工程应用的最新发现。
Control and synchronization of capillary flows in stepped microchannels
本文通过实验、理论模拟及能量标度模型，揭示了利用台阶几何尺寸与侧壁偏移量被动控制微通道内毛细流钉扎与流动状态切换的机制，并成功实现了平行微通道中毛细前沿的同步化。
Fluid flow in low aspect-ratio curved channels: from small to moderate Dean numbers
本文通过数值模拟研究了低纵横比弯曲通道内的压力驱动流，揭示了在中等德恩数范围内流动从稳定到出现瞬态结构的转变规律，阐明了二次流涡旋与速度峰值随德恩数及曲率比变化的迁移机制，并基于量纲分析建立了主要流动特征与无量纲参数的关联。
A Stable and General Quantum Fractional-Step Lattice Boltzmann Method for Incompressible Flows
本文提出了一种混合量子 - 经典分数步格子玻尔兹曼方法，通过保持弛豫时间并采用经典校正步，成功解决了现有量子方案在高雷诺数下不稳定的问题，实现了精度与稳定性显著提升的三维不可压缩热流模拟。
Autophoresis of a Janus particle near a planar wall: a lubrication limit
本文通过渐近分析研究了近壁面受限条件下 Janus 粒子的自扩散泳动，揭示了当惰性区域尺寸与润滑区相当时，粒子帽的大小决定了其在倾斜状态下的旋转稳定性。
Data-Free PINNs for Compressible Flows: Mitigating Spectral Bias and Gradient Pathologies via Mach-Guided Scaling and Hybrid Convolutions
本文提出了一种无需数据的物理信息神经网络框架，通过结合混合卷积架构、马赫数引导的动态残差缩放策略以及基于驻点解析解的全局热力学锚定，成功解决了高马赫数（最高达 15）可压缩流中激波捕捉的梯度病态与谱偏差问题，实现了对圆柱绕流脱体弓形激波的稳定且高保真的求解。
Extreme-value statistics of curl-of-vorticity precursor peaks in perturbed Taylor-Green vortex turbulence
该研究通过 1000 次扰动泰勒 - 格林涡湍流的直接数值模拟，利用极值统计理论揭示了涡量旋度谱峰值作为耗散峰前兆的统计特性，证实了两者间的强动力学耦合，并量化了前兆峰值领先时间的分布及极端滞后情形。
Super-resolution of turbulent reacting flows on complex meshes using graph neural networks
本研究提出了一种基于图神经网络的方法，利用其处理非结构化数据的优势，成功实现了复杂网格（包括非均匀结构化网格和非结构化网格）上湍流反应流中小尺度结构从低分辨率数据到高分辨率的重建，从而显著提升了粗粒度模拟的精度。
Structure-preserving Randomized Neural Networks for Incompressible Magnetohydrodynamics Equations
本文提出了一种结构保持随机神经网络（SP-RaNN）方法，通过将不可压缩磁流体动力学方程的求解转化为线性最小二乘问题，在无需非凸优化的情况下自动且精确地满足散度约束，从而实现了对该类复杂偏微分方程系统的高效、稳定且高精度的求解。
Energy analysis of 2D electro-thermo-hydrodynamic turbulent convection
本文利用高精度谱方法数值模拟二维电 - 热 - 流体动力学湍流，结合解析推导的能量方程、长短期记忆神经网络预测以及数据驱动的模态分解，系统分析了该多物理场耦合系统中的能量输运机制与相干结构。