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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。

本文通过引入耗散与驱动强度这一新热力学参数，将 Feynman 图分析扩展至随机对象，严谨地证明了在非线性薛定谔方程的耗散驱动模型中，随机动力学在特定极限下可退化为描述湍流能量级联的确定性动理学方程。

本文提出了一种结合分类网络与 KRnet 生成模型的自适应采样方法，通过利用预测熵引导生成模型在参数空间的高不确定性区域集中采样，从而显著减少了计算成本并高效识别了流体流动中的分岔边界。

该论文通过数值模拟研究了由局部方位体力驱动的 Ponomarenko 发电机，发现尽管其流动具有与里加发电机相似的失稳条件，但产生的增长模式具有显著的非零群速度，表明该不稳定性属于对流型而非绝对型，因此无法自主维持磁场，并提出了克服这一局限以实现实验室发电机的潜在途径。

本文提出了一种结合几何精度与运动学一致性的动态接触角模型，通过对比水 - 甘油液滴在蓝宝石玻璃上撞击的实验与模拟数据，论证了仅依靠最大铺展直径不足以验证液滴动力学，并建立了基于最大铺展因子与特征毛细数的关联图以揭示铺展特性与内部流动动力学之间的联系。

本文提出了一种基于正交中心矩的涨落格子玻尔兹曼方法，通过在中心矩空间引入随机力并匹配模态相关弛豫，在满足涨落耗散定理的同时实现了热平衡下的能量均分、伽利略不变性及过弛豫区域的高数值稳定性。

本文提出了一种将时间分解为慢速和快速分量的多尺度潜在动力学框架，成功将二维高瑞利数湍流瑞利 - 贝纳德对流系统从约 $10^5$ 维降维至 20 维紧凑空间，在保留间歇性大尺度翻转等关键多尺度动力学特征的同时，实现了对罕见事件统计规律和瞬时流场结构的高精度预测。

本文提出了一种结合稀疏识别（SINDy）与神经算子（ONet）的可解释降阶代理模型，通过从高保真 CFD 数据中学习壁面距离和跌落高度对球体垂荡运动动力学系数的映射，实现了对近壁球体轨迹的实时高精度预测。

本文提出并验证了一种基于双分布公式的递归正则化格子玻尔兹曼方法，该方法利用四阶赫米特展开重构非平衡态分布，在无需显式计算速度梯度的情况下有效提升了不可压缩磁流体动力学模拟的数值稳定性并抑制了晶格伪影。

本文提出了一种结合条件变分自编码器（CVAE）构建推进系统代理模型的机器学习辅助框架，通过替代计算昂贵的Voith Schneider螺旋桨瞬态模拟，成功实现了船舶船体的伴随法形状优化，在显著降低计算成本的同时获得了超过8%的阻力降低效果。

本文通过引入浮力、粘滞阻力和附加质量效应，构建了水下物体的最速降线模型，揭示了物体密度与流体密度比值对轨迹可行性的决定性影响，并指出忽略附加质量或采用恒阻力近似会导致显著的时间估算误差及路径偏差，从而为浮力驱动水下航行器的短程轨迹规划提供了理论工具。