Consistent multiple-relaxation-time lattice Boltzmann method for the volume averaged Navier-Stokes equations
本文提出了一种新的多松弛时间格子玻尔兹曼方法，通过引入修正的密度平衡分布和动量空间惩罚源项，成功解决了传统密度基方案在求解体积平均 Navier-Stokes 方程时存在的虚假速度和一致性问题，实现了二阶精度并适用于处理大梯度空隙率场。
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1272 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。
Impact of transverse strain on linear, transitional and self-similar turbulent mixing layers
该研究提出了一种基于平均应变率的新框架，通过二维模拟和隐式大涡模拟发现，横向压缩在增强线性不稳定性增长的同时却抑制了过渡至湍流混合层的增长，并揭示了剪切产生导致混合增强及湍流动能向横向主导的机制，进而通过调整浮力 - 阻力模型成功预测了混合层宽度。
Thermodynamically Admissible Diffuse Interface Model for Nanoscale Transport of Dense Fluids
本文通过引入基于密度梯度的粘度和热导率修正项及动量方程中的高阶生产项，改进了非平衡态下的 Navier-Stokes-Korteweg 模型，使其能够准确描述纳米尺度下液 - 气界面的输运现象。
Slip flows of a Bingham fluid in curved channels
该研究通过解析与数值方法，分析了考虑壁面滑移效应的宾汉流体在弯曲通道中的压力驱动流动，揭示了滑移长度增加会促使未屈服区域向通道内侧移动并减小其宽度，从而在改善泡沫在静脉高曲率区域分布的同时，也降低了其置换血液的整体效率。
Formulation of entropy-conservative discretizations for compressible flows of thermally perfect gases
该研究提出了一种针对热力学完全气体的可压缩欧拉方程的新型空间离散方法，该方法在局部守恒框架下不仅保证了离散层面的熵守恒，还同时维持了线性不变量和动能的守恒，并在精度与鲁棒性上优于现有方案。
Energy cascades in rotating and stratified turbulence in anisotropic domains
该研究表明，在模拟行星大气参数的旋转稳定分层湍流各向异性三维域中，纯干流体动力学在特定条件下足以产生逆能量级联，从而可能驱动大气中间尺度的自组织过程。
Singularity of the axisymmetric stagnation-point-like solution within a cylinder of the 3D Euler incompressible fluid equations
本文通过解析轴对称圆柱域内三维不可压缩欧拉方程的奇点形成机制，揭示了初始涡旋拉伸率极小值附近的局部几何平坦度（特别是幂律指数）是决定有限时间奇点是否发生及其位置的关键因素。
Synchronisation in two-dimensional damped-driven Navier-Stokes turbulence: insights from data assimilation and Lyapunov analysis
该研究通过数据同化和条件李雅普诺夫指数分析发现，二维阻尼驱动纳维 - 斯托克斯湍流中实现小尺度流场重构所需的观测分辨率尺度接近于力作用尺度（远大于耗散尺度），并基于级联和轨道不稳定性机制阐释了其与三维湍流中该尺度接近耗散尺度的显著差异。
A spatio-temporal random synthetic turbulent velocity field: The underlying Gaussian structure
本文发展并扩展了 Chaves 等人关于三维湍流随机速度场的初始构想，重点构建了基于高斯框架的时空模型，该模型通过满足无散度分形高斯场描述空间结构、利用与波矢幅度成反比特征时间尺度的奥恩斯坦 - 乌伦贝克过程描述时间演化，从而在二阶统计量上复现了均匀各向同性湍流的特性，并实现了与约翰斯·霍普金斯数据库直接数值模拟结果的一致性。
Reconstruction of three-dimensional turbulent flows from sparse and noisy planar measurements: A weight-sharing neural network approach
本文提出了一种基于权重共享机制的神经网络方法，能够在无需真实数据监督的情况下，从稀疏且含噪的平面测量数据中高效、泛化地重构三维湍流流场。