Adjoint-based Particle Forcing Reconstruction and Uncertainty Quantification
该研究利用基于伴随方法的数据同化框架,在已知流场但粒子位置测量稀疏的情况下重构被动粒子的受力,并通过哈密顿蒙特卡洛方法量化不确定性,结果表明该方法仅在粒子雷诺数介于 1 至 5 的范围内能准确确定受力。
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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。
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该研究利用基于伴随方法的数据同化框架,在已知流场但粒子位置测量稀疏的情况下重构被动粒子的受力,并通过哈密顿蒙特卡洛方法量化不确定性,结果表明该方法仅在粒子雷诺数介于 1 至 5 的范围内能准确确定受力。
本文提出了一种基于格林函数积分(GFI)的压力重构新方法,该方法利用拉普拉斯算子的格林函数将压力与压力梯度关联,在数学上等价于无限路径下的全向积分(ODI),从而避免了复杂的折线路径积分,实现了任意几何域下二维及三维压力场的高效、高精度重构,并通过了不确定性量化及与 ODI 方法的对比验证。
该研究通过大规模数值模拟表明,在平面泊肃叶流中施加产生稳态展向斯托克斯层的壁面驱动,不仅能显著增强系统线性稳定性并抑制瞬态增长,还能在更高雷诺数下同时实现延迟转捩和降低湍流摩擦阻力。
本文提出了一种将自适应网格细化(AMR)技术应用于不可压缩转捩流全局稳定性分析的新方法,通过为基流、线性直接及伴随解分别构建独立且优化的网格,有效降低了截断与积分误差,并通过对圆柱绕流的数值验证证明了该框架的有效性。
本文通过多尺度微扰分析揭示了柱状涡中三波共振受流体动力学选择定则的严格约束而保持内在稳定,并阐明了外部参数化激励与主动临界层作为打破该对称性、诱发涡旋失稳的两种关键机制。
该研究通过基准测试表明,尽管忽略城市基础设施会显著影响峰值流量预测且局部惯性模型在超临界流中因缺乏对流惯性导致洪水波传播过快,但 HydroPol2D 模型在模拟城市排水和溃坝场景时仍具备高精度,且其计算速度比全动量模型快 23 倍,非常适合用于洪水预报系统。
本文提出了一种基于速度灵活性的多组分欧拉方程动理学模型,通过采用正压保持策略和接触间断精确捕获技术,并结合高阶格式与 SSPRK 时间推进方法,成功实现了对激波 - 气泡相互作用等复杂流动特征的高精度数值模拟。
本文在混合可间断伽辽金(HDG)方法框架下引入了特征边界条件(包括 NSCBC 和新型 GRCBC),通过数值实验证明该方法能有效抑制弱可压缩流在人工边界处的波反射,并在无粘和粘性流动中展现出优于传统边界条件的性能。
本文通过理论分析与数值模拟,揭示了加速多直接力浸没边界法在移动边界问题中的数值稳定性关键参数及最优加速参数,为在最小化无滑移速度误差的同时确保模拟稳定性提供了指导准则。
该研究通过在机器人臂加速平板穿过水的实验中,利用粒子图像测速技术验证了约瑟夫森 - 安德森关系,证实了该源于超流体量子描述的理论同样适用于经典流体,并发现即使在流动产生涡旋后,附加质量对阻力的贡献依然显著。