Design of model Boger fluids with systematically controlled viscoelastic properties
该研究通过建立流变学参数(剪切模量、松弛时间和第一法向应力差系数)与流体组分(聚合物浓度、分子量和溶剂粘度)之间的线性代数关系,提出了一种设计方程,从而实现了对具有特定粘弹性属性的模型 Boger 流体的可控制备。
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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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该研究通过建立流变学参数(剪切模量、松弛时间和第一法向应力差系数)与流体组分(聚合物浓度、分子量和溶剂粘度)之间的线性代数关系,提出了一种设计方程,从而实现了对具有特定粘弹性属性的模型 Boger 流体的可控制备。
该研究利用长时间实时光流测速技术(L-OFV),首次在雷诺数为 2100 的台阶后向流动中直接观测到由合并的 Kelvin-Helmholtz 涡破裂引发的罕见上游射流爆发事件,验证了该方法在分离剪切层稀有事件检测中的有效性。
本文基于纳维 - 斯托克斯 - 科特韦格方程建立了一个液 - 气相变与表面活性剂耦合的模型,通过数值模拟验证了该模型能准确再现表面活性剂降低表面张力的效应,并深入揭示了其对气泡聚并和凝结机制的影响,为研究复杂表面化学环境下的相变流体行为提供了新框架。
该论文建立了一套定量理论,阐明了电荷中性石墨烯中由电子液本征电导的约翰逊 - 奈奎斯特噪声引发的密度涨落,在外部电磁场作用下通过产生涨落输运流导致宏观电导率出现对数发散,从而在弱磁场下产生巨磁电阻效应。
本文提出了一种将隐式自适应傅里叶神经算子(IAFNO)与扩散模型相结合的 DiAFNO 模型,通过捕捉全局频域和结构特征,实现了对多种三维湍流场景下高精度且稳定的自回归预测,其性能在准确性与计算效率上均优于传统大涡模拟和现有扩散模型方法。
本文提出了一种基于视觉 Transformer 架构的物理信息算子(PITO)及其隐式变体(PIITO),通过在大涡模拟方程约束下无标签学习,实现了在极低显存和参数消耗下对三维湍流(包括衰减和受迫情形)的长时高精度预测,并显著优于现有的物理信息傅里叶神经算子(PIFNO)及传统大涡模拟方法。
该研究通过轴对称数值模拟,系统揭示了速度、流体物性及液滴形状对液滴在深液池中聚并动力学及颈部振荡的影响机制,构建了基于无量纲参数的部分与完全聚并相图,并发现二次液滴形成在长椭球状液滴中最为显著,且其多液滴生成倾向随撞击速度增加而减弱。
该研究利用实时网络物理系统实验表明,受海豹触须启发的起伏椭圆几何结构相比传统椭圆柱具有更低的流体阻尼,从而在尾流诱导振动(WIV)中表现出更高的振幅和灵敏度,使其更适合作为高灵敏度传感器。
该论文通过引入有效原点扩展了 k-omega0 模型以处理粗糙表面,推导了完全粗糙对数律的虚拟原点公式,并建立了有效原点与等效砂粒粗糙度之间的对应关系,从而验证了模型在完全粗糙极限下的一致性。
本文建立并数值求解了晶圆对晶圆键合中耦合的板 - 雷诺方程模型,通过 FEniCSx 框架的单体化有限元实现,成功复现了实验数据并揭示了键合前沿动力学对初始间隙、空气粘度及界面能等参数的非线性敏感特性。