Neuste Artikel für Fluiddynamik

Neue Forschung hebt mathematische Identitäten in turbulenten Strömungen hervor.

Ein neuer Ansatz zur Berechnung der Bewegungen von Partikeln in dreidimensionalen Flüssigkeiten.

Entdecke, wie FastVPINNs die Modellierung von Strömungsdynamik mit neuronalen Netzwerken verbessern.

Neue Methoden kombinieren neuronale Netzwerke und Finite-Elemente-Techniken, um Strömungssimulationen zu verbessern.

Untersuchen, wie Partikelgrössen die Porosität in verschiedenen Materialien beeinflussen.

Ein neues Modell liefert genaue Vorhersagen für die Viskosität von Rohöl bei verschiedenen Temperaturen.

Diese Studie testet Riblets auf Hydrofoils, um den Widerstand bei kleineren Fahrzeugen zu verringern.

Die Erforschung des Verhaltens und der Wechselwirkungen von Wirbeln in zweidimensionalen Supersoliden.

Untersuchen, wie aktive Stäbe mit ihrer Umgebung interagieren.

Neue Methoden nutzen Einzelaufnahmen für eine effektive Turbulenzanalyse.

Erforschung der Lattice-Boltzmann-Methode für Fluiddynamik in transonischen Strömungen.

Analyse des Partikelverhaltens mithilfe der Relaxationszeit-Näherung und deren Auswirkungen.

Ein Blick auf numerische Methoden für effiziente Lösungen von Flüssigkeitsströmen.

Diese Studie untersucht, wie Flüssigkeiten durch granuläre Materialien fliessen und hebt wichtige Entwässerungsmechanismen hervor.

Forscher erstellen einfachere Modelle, um komplexe Fluidverhalten effizient vorherzusagen.

Forscher zeigen die Mechanik hinter dem Schwimmen winziger Organismen mithilfe von Zilien und Geisseln.

Spinner interagieren und synchronisieren sich auf einer vibrierenden Flüssigkeitsoberfläche, was faszinierende Verhaltensweisen offenbart.

Ein Blick darauf, wie das BGK-Modell das Studium des Verhaltens von Gasen vereinfacht.

Untersuchen, wie elastische Turbulenz das Mischen in viskoelastischen Flüssigkeiten verbessert.

Diese Studie untersucht, wie medizinischer Schaum Wasser aufsaugt, um bei Notfällen Blutungen zu stoppen.

Dieser Artikel untersucht die besonderen Eigenschaften von Lösungen in quasilinearen elliptischen Gleichungen.

Untersuchen, wie Gleichungen komplexe Systeme über die Zeit modellieren.

Neue Erkenntnisse über die Teilchendynamik in eingeschlossenen Flüssigkeiten und deren Anwendungen.

Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen das Studium von Materialflüssen verbessert.

Wir stellen TFPONets vor, um Schnittstellenprobleme mit Deep-Learning-Techniken zu lösen.

Wir stellen ComFNO vor, eine Methode zur Lösung komplexer Differentialgleichungen mit Deep Learning.

Untersuchen, wie die Rotation die Fluidstabilität zwischen sich bewegenden Platten beeinflusst.

Studie zeigt unerwartete Wechselwirkungen von Teilchen in viskosen Flüssigkeiten in der Nähe von Wänden.

Untersuchen, wie Flüssigkeitstropfen sich auf festen Oberflächen bewegen und wie Temperatur und Reibung das beeinflussen.

Untersuchen des Zusammenspiels von Flüssigkeiten, Magnetismus und Spin in hochenergetischen Umgebungen.

Diese Studie zeigt, wie Tropfen beim Verdampfen komplexe Muster bilden.

Die Untersuchung des Zerfalls von Flüssigkeitsstrahlen und dessen Auswirkungen auf verschiedene Branchen.

Eine neue Methode verbessert die Feuchtedarstellung in Wettermodellen.

Ein neues Verfahren beschleunigt Flüssigkeitssimulationen durch eine Mischung aus maschinellem Lernen und CFD.

Diese Forschung verbessert die Modellierung von turbulenten Strömungen in rotierenden Systemen.

Neue Erkenntnisse zur Kontrolle winziger Partikel für verschiedene Anwendungen.

Eine Studie zeigt, wie kritische Casimir-Kräfte Kolloide über strukturierten Oberflächen schweben lassen.

Neue KI-Techniken verbessern die Genauigkeit und Effizienz von Fluiddynamik-Modellen.

Ein Blick darauf, wie verschiedene Flüssigkeitskomponenten in Supraleitern miteinander interagieren.

Lerne, wie viskoelastische Flüssigkeiten in verschiedenen Anwendungen funktionieren.