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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。

该论文通过引入一个与雷诺数相关的长度尺度参数，并结合经验关系式与柯尔莫哥洛夫四分之五定律，构建了无需自由参数的二阶和三阶结构函数全尺度解析模型，该模型成功描述了从耗散区到惯性区再到系统尺度的湍流过渡，并与实验数据高度吻合。

该研究通过三维数值模拟，评估了氢燃料旋转爆震燃烧室 - 涡轮耦合系统中涡轮叶片的端壁与叶前缘膜冷却策略，发现圆形端壁孔与垂直倾斜式叶前缘冷却方案在降低叶片温度、优化二次流附着及适应爆震流场振荡方面表现最优，且上游爆震波有助于促进下游冷却射流的扩散。

本文提出了一种基于组件的降阶建模（CBROM）框架，通过将火箭发动机分解为独立组件并采用模型形式保持最小二乘变量变换（MP-LSVT）投影技术，利用小域高保真仿真数据高效训练并耦合各组件模型，从而实现了多喷嘴火箭燃烧室自激燃烧动力学的高精度参数化预测。

该研究通过数值模拟揭示了在窄管流化床中，单分散球形颗粒在特定条件下会自发沿管壁沉降形成具有六方晶格结构的圆柱壳，并发现多分散性和颗粒间摩擦系数是决定该壳层能否稳定形成的关键因素。

该论文提出了一种结合 DNS 数据采样与条件平均估计的混合数据驱动方法，用于求解二维均匀各向同性湍流中基于不变性推导出的涡度概率密度函数（PDF）输运方程，并在衰减和受迫湍流案例中验证了其有效性。

该研究提出了一种结合贝叶斯校正、深度学习代理模型与达西尺度上尺度化的可扩展概率工作流，旨在克服传统确定性方法的局限，通过量化测量误差与模型偏差，将基于图像的断裂几何不确定性转化为地质裂缝中有效的宏观渗透率概率预测。

该研究通过直接数值模拟证实，利用表面温度展向非均匀分布产生的稳态条纹可显著抑制高超声速边界层中的第二 Mack 模态不稳定性，在特定条件下能将其能量降低约 60%，为高超声速飞行器的被动流动控制提供了新途径。

该研究通过粒子图像测速实验验证，证实了采用瞬态滑移界面耦合的大涡模拟（LES）方法在捕捉 FDA 基准血泵复杂湍流特征方面显著优于雷诺平均（RANS）方法，并确立了约 8000 万网格的高保真度仿真标准，为心室辅助装置的流体动力学及血液相容性研究提供了关键指导。

该研究通过粒子解析直接数值模拟（PR-DNS），揭示了壁面安装圆柱体在湍流明渠中诱导的强涡结构及壁面剪切应力变化，显著增强了颗粒的壁面法向输运并导致其在尾流区发生非均匀聚集，而结合壁面粗糙度的配置则进一步最大化了颗粒的悬浮比例。

本文在谱/谱元框架下系统比较了两种隐式速度修正格式与标准半隐式格式，结果表明隐式方案虽增加了单步计算成本，但通过将时间步长限制放宽至两个数量级，显著降低了复杂高雷诺数几何下大涡模拟的总求解时间，且对流动统计量和转捩分辨率的影响甚微。