Local kinetic sensors for adaptive mesh and algorithm refinement
本文提出了一种利用单粒子分布函数信息的新型局部动能传感器,用于离散速度玻尔兹曼和格子玻尔兹曼方法的自适应网格与算法细化(AMAR),从而能够高效、可扩展地精确解析压缩、湍流及非平衡等复杂流动特征。
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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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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。
本文提出了一种利用单粒子分布函数信息的新型局部动能传感器,用于离散速度玻尔兹曼和格子玻尔兹曼方法的自适应网格与算法细化(AMAR),从而能够高效、可扩展地精确解析压缩、湍流及非平衡等复杂流动特征。
该论文提出了一种基于广义矩量法的高分辨率欧拉算法,用于模拟包含碰撞、拖曳及有限尺寸效应等复杂物理机制的高超音速多分散气固多相流,并通过多种数值实验验证了其在处理激波与颗粒相互作用等复杂场景中的有效性。
该研究利用机器学习模型分析二维柯尔莫哥洛夫湍流,揭示了极端事件的可预测性存在显著层级差异,且主要由大尺度相干结构的持久性所决定。
该研究利用转移算子方法,结合模拟与实验拉格朗日轨迹数据,在实验室规模搅拌釜反应器中识别相干流动结构,并通过构建马尔可夫状态模型量化混合动力学及停留时间,从而为反应器性能优化提供理论依据。
本文通过研究旋转和奇粘性欧拉流体中符号不定的螺旋度守恒,揭示了其如何简化弱湍动动力学方程、在慢模曲线上产生可积奇异性,并通过螺旋模分解阐明即使在净能级串为正向时,同支极化三角相互作用仍会驱动能量向大尺度的反向级串。
该研究通过线性理论与非线性数值模拟发现,手性流体中的奇性粘度会破坏毛细波的互易性,导致出现色散与准声学两个不等效分支,并引发反常的涡流边界层、行波化以及传统流体中不存在的反斯托克斯漂移现象,从而为控制界面波传播和手性编程流动提供了新途径。
该研究首次在水平里基管热声系统中通过实验演示了由供电功率突变(冲击)引发的 tipping 现象,揭示了冲击导致网格温度变化从而使系统落入另一稳定状态吸引盆的内在机制。
该研究表明,通过非局部流场采样的空间扩展重粒子(哑铃模型)在涡流中可表现出与点粒子近似截然不同的动力学行为,在中等惯性范围内能够被捕获并稳定旋转于涡心,从而揭示了非局部采样对涡流中粒子输运和长期行为的根本性影响。
本文提出了一种描述泵动水翼(pump foil)在平水中仅靠周期性腿部动作实现自持推进的最小化机械模型,揭示了前翼提供主要升力而具有较长力臂的后翼对俯仰稳定性至关重要的动力学机制。
该研究利用立体高速成像技术证实,欧拉盘在有限时间奇点附近的晚期运动主要由盘底边界层剪切产生的粘性空气阻力主导,而早期阶段则受玻璃表面表现出亚线性质量依赖关系的粘附型滚动摩擦支配。