Explainable deep learning reveals the physical mechanisms behind the turbulent kinetic energy equation
通过将可解释深度学习应用于湍流通道流,本研究揭示了近壁面湍流具有层级化组织结构,其中耗散是制约产生与粘性扩散的主导机制,而这种结构在远离壁面的外层区域发生崩溃,在这些区域没有任何单一的经典相干结构能够代表湍动能收支。
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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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通过将可解释深度学习应用于湍流通道流,本研究揭示了近壁面湍流具有层级化组织结构,其中耗散是制约产生与粘性扩散的主导机制,而这种结构在远离壁面的外层区域发生崩溃,在这些区域没有任何单一的经典相干结构能够代表湍动能收支。
本文提出了一种用于大涡模拟的数值一致性非布辛涅斯克(non-Boussinesq)亚网格尺度应力模型,该模型利用数据同化和多任务学习,与动态 Smagorinsky 模型相比,实现了增强的收敛性以及对逆压梯度下湍流边界层更优的预测。
这项研究表明,尽管具有极高的德博拉数和雷诺数,冲击诱导的粘弹性“蹦极式”射流仍表现出均匀的拉伸速率和应力分布,这表明其复杂的动力学过程可以有效地使用空间均匀的本构方程进行建模,其中 Voigt 模型表现出最佳的一致性。
本文计算了被近乎无粘性润滑剂完全润湿的矩形沟槽表面的有效纵向滑移长度,揭示了与超疏水表面不同,在该封装构型中,润滑剂的流动起到了主导且单一的作用。
本文通过使用 Bony 悖微分演算,引入了 3D Euler 方程和无粘 MHD 方程的一种新的弱形式,旨在建立严格的局部螺旋度平衡,推导螺旋度守恒的更弱充分条件,将缺陷测度与三阶结构函数联系起来,并证明由粘性极限产生的弱解保持散度为零的性质。
本文为非巴罗特型可压缩欧拉方程和理想磁流体力学(MHD)方程引入了螺旋度与交叉螺旋度密度的新定义,这些定义移除了限制性的巴罗特压力假设,揭示了尽管全局守恒性有所丧失,但这些物理量的变化率仅取决于位涡与动能,从而能够推导出受限于初始位涡的反向分辨率长度尺度。
本文针对稀薄气体流中的正则化13矩方程,提出并验证了一种广义基本解法(MFS),通过在解析解问题及热诱导非同轴圆柱流问题中的应用,证明了其相比有限元法具有更优越的收敛性与效率。
本文通过实验验证了一种扩展的锐利界面连续介质热力学模型,该模型通过同时考虑马兰戈尼效应引起的流体动力学变化以及此前未被建模的表面活性剂吸附所导致的传质阻力,定量地描述了非离子表面活性剂如何降低上升气泡的传质速率。
本研究表明,合并后环境中的强磁场梯度可以显著抑制或减缓磁旋转不稳定性(MRI),从而限制其将极向磁场放大至仅特定区域以及双中子星合并后较晚时间( ms)的能力。
本文提出了一种机器学习框架,该框架能够从离散元模拟中推导出准确的、与浓度相关的非牛顿流体流变模型,从而实现高效且精确的大规模拉格朗日海冰建模,并捕捉不同冰浓度下如剪切稀化和剪切增稠等复杂行为。