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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。
本研究提出了一种改进的柔性物理信息神经网络（FlexPINN）方法，通过引入一阶无量纲导数、迁移学习和自适应损失加权等优化策略，成功模拟了不同雷诺数及鳍片几何构型下三维 T 型微混合器内的流体流动与传质过程，其预测的压降系数和混合指数误差分别控制在 3.25% 和 2.86% 以内，有效克服了传统 PINN 在复杂三维问题中的局限性。
该研究通过在随动参考系中分析流线，并结合应力线曲率与应力变化的新公式，揭示了二维周期通道流中稳态箭头结构内聚合物应力片与流动拓扑之间的相互作用机制，并解释了由此产生的局部压力跃变。
该研究揭示了渗透力会显著改变脂质膜的波动动力学，表明在溶质扩散限制及表面张力超过临界值时，经典的膜弛豫模式将不再存在，从而限定了膜起伏均分定理的适用范围。
本文提出了一种结合自动微分物理模拟、张量基神经网络及贝叶斯模型选择的端到端框架，能够从部分流动测量数据中直接发现并符号化非牛顿流体的本构关系，从而实现适用于任意复杂几何环境的“数字流变学”表征。
本文利用伪势多组分格子玻尔兹曼方法数值模拟了低粘度液滴透镜的惯性聚并过程，验证了小接触角下桥高增长与实验及薄板理论的吻合性，并揭示了三维情形下桥半径初始增长与接触角无关以及桥高与桥半径增长关系的非线性至线性转变特征。
该研究通过平均波动力学理论揭示，在旋转湍流中，螺旋度通过控制不同频率惯性波的能量传递方向（快波促进能量向大尺度二维结构反级联，慢波驱动向小尺度正级联），从而解释了能量同时向大尺度和小尺度双向传输的机制。
本文介绍了名为 WAKESET 的大规模高雷诺数湍流尾迹数据集，该数据集包含针对大型无人水下航行器回收自主水下航行器场景的 4,364 个高保真模拟实例，旨在解决计算流体力学机器学习领域高质量数据匮乏的问题，并推动复杂水下环境中的流场预测、代理建模及自主导航研究。
本研究结合线性与非线性动力学分析（如重归一化量化分析与统计谱分析）及连续小波变换，从实验获取的 OH* 化学发光和声学压力信号中提取特征，并构建堆叠集成机器学习框架，实现了对介尺度燃烧器中稳定火焰、重复熄火与点火火焰及传播火焰等不同燃烧流态的自动分类。
该研究通过建立最小化模型并结合多尺度分析与渐近分析，揭示了在化学梯度驱动下，细胞聚集体作为活性液滴在迁移过程中由增殖驱动的形态转变机制，阐明了其连续或间断分岔的演化规律及关键无量纲参数的决定作用。
该研究提出了一种结合物理先验与群等变图神经网络的方法，利用中等规模的体内 4D 血流 MRI 数据训练模型，实现了对颈动脉血流场的准确估计，并证明了其在不同成像模态获取的血管几何结构上的泛化能力。