A unified gas-kinetic wave-particle method for multiscale binary-species gas mixtures
本文提出了一种统一气体动理学波粒（UGKWP）方法，用于模拟多尺度双组分气体混合物，该方法通过整合修正的平衡模型、基于 Shakhov 的普朗特数修正以及改进的粒子输运机制，准确捕捉了从连续流到稀薄流各流态下各组分特有的速度差与温度差，同时展示了与高超声速流动的直接模拟蒙特卡洛（DSMC）结果的高度一致性。
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944 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。
Dynamics of fast magnetosonic wave turbulence
本文通过数值模拟最近推导出的动力学方程，研究了快磁声波湍流的动力学特性，揭示了混合的正向与反向级联过程，以解析常数验证了柯尔莫哥洛夫 - 扎哈罗夫 能谱，并为太阳风等离子体中观测到的弱湍流机制提供了理论框架。
A lattice Boltzmann method for Biot's consolidation model of linear poroelasticity
本文提出了一种新颖、稳定且准确的半隐式格子玻尔兹曼方法，该方法采用中心耦合格式求解线性孔隙弹性学的比奥固结模型，有效克服了朴素耦合方法的不稳定性，并能够捕捉强耦合系统中的不连续解。
The linear Rayleigh-Taylor instability with foams
本文通过建模泡沫的弹性与塑性相，解析推导了泡沫中线性瑞利 - 泰勒不稳定性增长率，揭示了泡沫微观结构能够稳定特定波长且均匀模型往往高估增长率，这对惯性约束聚变及更广泛的科学领域具有意义。
Physics-informed convolutional neural networks for fluid flow through porous media
本文提出了一种物理信息卷积神经网络框架，通过将物理约束融入训练过程，准确预测复杂多孔介质中的孔隙尺度速度场，从而通过改善初始条件显著加速格子玻尔兹曼模拟。
Multi-scale flow analysis for scale-aware urban-canopy models
本研究将多尺度粗化框架应用于解析建筑的城市形态大涡模拟，以识别依赖于形态的特征长度尺度，结果表明城市冠层参数化的精度关键取决于模型分辨率与该异质性尺度之间的关系，从而为开发面向下一代数值天气预报的尺度感知模型提供了系统基础。
Smart strategies to navigate turbulent odor plumes reorienting to local wind
本文提出了一种用于湍流环境中嗅觉导航的相对风强化学习框架，证明仅利用上次气味检测以来的时间和局部估计的风向的代理，其表现可超越传统策略，并能根据平均风和各向同性湍流中的风向估计质量调整其行为。
A Lattice Boltzmann Method for Non-Newtonian Blood Flow in Coiled Intracranial Aneurysms
本文提出了一种针对特定患者的格子玻尔兹曼方法，通过将线圈团块视为非均质多孔介质来模拟卷绕颅内动脉瘤中的非牛顿血流，从而验证了评估治疗后血流动力学的流程。
Numerical simulation of dilute polymeric fluids with memory effects in the turbulent flow regime
本文提出了一种利用埃尔米特谱方法和二阶时间积分的高效数值框架，用于模拟湍流状态下具有记忆效应的稀聚合物流体，结果表明此类记忆效应会削弱外加聚合物的减阻能力。
Kinetic closure of turbulence
本文提出了一种针对滤波玻尔兹曼–BGK 方程的动力学闭合方法，该方法通过广义碰撞算子对湍流亚格子效应进行建模，无需尺度分离或 Smagorinsky 型假设，数值测试表明，与经典方法相比，该方法具有更优的稳定性和更低的耗散。