Advection-modulated gaseous diffusion through an orifice
本文研究了两种不同气体在平板孔口处的稳态对流扩散过程，通过解析与数值方法揭示了在施密特数和佩克莱特数均为量级为 1 的条件下，由混合引起的密度和粘度变化如何耦合浓度与速度场，并量化了传质速率、所需过压及气体分子量差异（如氢气与空气）对流动结构和混合率的影响。
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1274 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。
Quasi-geostrophic Rayleigh-Bénard convection on the tilted -plane
该研究通过数值模拟揭示了在快速旋转的倾斜平面上，科氏力对称性的破缺如何导致大尺度环流从涡旋转变为纬向流，并阐明了倾斜角度增加会抑制热与动量输运，同时侧向热混合能维持对纬度不敏感的不稳定平均温度梯度。
Pressure beneath a periodic travelling water-wave in constant-vorticity flow over a flat bed
该研究在常涡度线性理论框架下表明，非零涡度会显著改变规则波浪中动压极值的位置（使其可能出现在平坦底部或临界层而非波峰波谷），并影响固定深度处静压极值的分布，尽管涡度不改变静压随深度增加的基本规律。
A Novel Explicit Filter for the Approximate Deconvolution in Large-Eddy Simulation on General Unstructured Grids: A posteriori tests on highly stretched grids
本文提出了一种结合面平均技术与递归滤波的新颖显式滤波器，通过约束多目标优化确保了其在各类非结构网格（特别是高纵横比网格）上的优良谱特性，从而显著改善了大涡模拟中近似反卷积方法在湍流预测及数值稳定性方面的表现。
Model for transitional turbulence in a planar shear flow
该研究通过从纳维 - 斯托克斯方程出发，构建了一个将雷诺平均和湍流动能方程投影到最小壁面法向模态上的简化模型，成功再现了平面剪切流中转捩湍流的关键现象（如倾斜湍流条带和大尺度流），并揭示了湍流模式随雷诺数降低而通过均匀湍流线性失稳产生的机制及其取向选择准则。
Recovering particle velocity and size distributions in ejecta with Photon Doppler Velocimetry
本文提出了一种结合光子多普勒测速技术（PDV）、辐射传输方程（RTE）数值模拟与流体动力学模拟的方法，通过迭代对比实验光谱图，成功从原本仅用于测量速度的诊断中反演出了喷射物的粒径分布信息，从而在复杂约束几何下实现了对喷射物特性的更深层表征。
On the use of an advanced Kirchhoff rod model to study mooring lines
本文提出了一种结合罚函数接触模型与流体载荷的高级非线性 Kirchhoff 杆模型，通过验证表明其能高精度预测浮式风机系泊线的静动态响应，并揭示了不同频率载荷下从阻力主导到附加质量主导的机制转变以及切向力引发的轴弯耦合效应。
Viscous Gubser flow with conserved charges to benchmark fluid simulations
本文提出了带有守恒荷的粘性 Gubser 流的半解析解，并以此作为基准测试，验证了包含剪切粘度和三种守恒荷的 CCAKE 平滑粒子流体动力学代码在数值模拟及冻结超曲面重建方面的准确性。
Multi-stream physics hybrid networks for solving Navier-Stokes equations
该论文提出了一种集成量子与经典层的并行多流混合神经网络架构，通过分解频率分量显著提升了柯瓦什尼（Kovasznay）流纳维 - 斯托克斯方程的求解精度与效率，相比传统模型在降低误差的同时减少了参数量。
A posteriori closure of turbulence models: are symmetries preserved?
本文通过先验分析评估了一种将物理方程显式嵌入神经网络的后验湍流模型，发现尽管该模型能准确复现高阶统计矩，但在截断尺度附近破坏了多尺度不变性这一已知对称性，揭示了其在亚格子尺度建模中的根本局限性。