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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。

该研究结合实验与模拟，揭示了微流控腔室中液滴撞击孤立障碍物时的破裂机制，发现破裂概率受流速、尺寸、表面张力、碰撞对称性及腔室高度影响，并定义了以毛细数为基准的无量纲破裂数 Bk 来表征这一转变过程。

该论文通过引入科特韦格毛细应力并设定涡旋角动量等于约化普朗克常数，证明了欧拉 - 科特韦格涡旋模型在特定条件下可转化为数学上等价于薛定谔方程和克莱因 - 戈尔登方程的波动方程，从而在流体力学框架下推导出了德布罗意波长、不确定性原理等量子力学核心概念。

本文介绍了名为 WAKESET 的大规模高雷诺数湍流尾迹数据集，该数据集包含针对大型无人水下航行器回收自主水下航行器场景的 4,364 个高保真模拟实例，旨在解决计算流体力学机器学习领域高质量数据匮乏的问题，并推动复杂水下环境中的流场预测、代理建模及自主导航研究。

本文首次将特征增强神经网络（FENN）扩展应用于可压缩粘性流，通过引入有益特征成功解决了传统物理信息神经网络难以攻克的包含连续性、动量和能量方程的可压缩纳维 - 斯托克斯方程的正向及参数化问题。

该研究利用定制的多通道相控阵水槽，首次在水波中实现了具有鲁棒性拓扑结构的扭曲多层莫尔超晶格，并发现三层结构相比双层具有更强的稳定性与能量局域化能力，从而为宏观莫尔物理及拓扑量子现象的类比研究提供了新平台。

该研究利用动态模态分解（DMD）方法分析鹰的运动捕捉数据，构建了一个仅需少数参数即可通过线性组合可解释模态结构来高精度重构并外推鹰飞行动力学（包括扑翼、转向、着陆和滑翔）的可解释数据驱动模型，揭示了不同个体间共享的通用动态模式及其效率机制。

本文提出了一种统一的平滑粒子流体动力学（SPH）框架，通过引入基于局部曲率的虚拟接触粒子投影策略及类比流体动力学的接触密度模型，实现了对薄壳结构在单侧流体、固 - 壳、壳 - 壳及自接触等多种复杂相互作用场景下的高效、稳定且准确的模拟。

本研究结合线性与非线性动力学分析（如重归一化量化分析与统计谱分析）及连续小波变换，从实验获取的 OH* 化学发光和声学压力信号中提取特征，并构建堆叠集成机器学习框架，实现了对介尺度燃烧器中稳定火焰、重复熄火与点火火焰及传播火焰等不同燃烧流态的自动分类。

该研究利用壳模型表明，在粗粒化湍流模拟中，基于数据的朗之万型随机闭合方案能有效恢复确定性方法所缺失的方差增长时机与幅度，证明了持续随机性对于降低维度的湍流动力学可预测性至关重要。

该研究通过建立最小化模型并结合多尺度分析与渐近分析，揭示了在化学梯度驱动下，细胞聚集体作为活性液滴在迁移过程中由增殖驱动的形态转变机制，阐明了其连续或间断分岔的演化规律及关键无量纲参数的决定作用。