流体力学の基本
流体の挙動や応用を通じて、私たちの世界にどんな影響があるのか探ってみよう。
Alexandros Kontogiannis, Richard Hodgkinson, Emily L. Manchester
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目次
流体力学ってのは、流体(液体や気体)がどんな風に動いたり周りと関わったりするかを研究する分野なんだ。この分野は、天候のパターンから飛行機の設計まで、自然や人造のシステムを理解するために必要不可欠。流体は私たちの周りにあふれていて、その動きや相互作用は日常生活に大きな影響を与えてるんだ。流体の動きや変化を見ていくことで、科学や工学のいろんな側面に応用できる洞察が得られるんだよ。
基本概念
流体とは?
流体ってのは、流れて形を変える物質のこと。水や空気、油やガスみたいな物質も含まれる。固体と違って、流体は力が加わったり、動いたりすると簡単に形を変えることができるんだ。
流体の性質
流体の振る舞いを定義するいくつかの重要な性質があるよ:
- 密度:これは単位体積あたりの流体の質量。密度が高い流体は、密度が低い流体に沈む。
- 粘度:流体がどれだけ濃かったり、ベタベタしているかを表す。たとえば、ハチミツは水よりも粘度が高い。
- 圧力:圧力は、単位面積あたりに流体が加える力のこと。流体の深さが増すと、上にある流体の重さのために圧力が増すんだ。
これらの性質は、流体がどう相互作用するかや環境との関わりに影響を与える。
流体の流れ
流れの種類
流体の流れは大きく二つに分類できる:
ほとんどの現実の流れは、この二つの極端の間にあるよ。
連続の方程式
連続の方程式は流体力学の基本的な原理。流体がパイプやチャンネルを流れるとき、質量が一定でなければならないって言ってる。流体が速くなると、小さい面積を通らなきゃならないし、遅くなると大きな面積に広がる必要があるんだ。
ベルヌーイの原理
ベルヌーイの原理は流れる流体の圧力と速度の関係を理解するのに役立つ。流体の速度が上がると、圧力が下がるってこと。この原理は、飛行機が揚力を生み出す方法や、スポーツのボールが空中で曲がる仕組みを説明してる。
流体力学の応用
工学とデザイン
流体力学は多くの工学分野で重要。エンジニアは流体力学を使って車や飛行機、船を設計して効率や安全性を向上させる。流体の振る舞いを理解することで、抵抗を減らしてパフォーマンスを向上させるより良いデザインが可能になるんだ。
環境科学
環境科学では、流体力学が川や湖、海の水の動きを理解するのに役立つ。それに、科学者が水域での汚染物質の広がりや地下水の資源管理を研究するのにも使われるんだ。
医学
医学では、流体力学が体内の血液の流れを理解するのに重要な役割を果たしてる。この知識は、ステントや人工心臓みたいな医療機器を設計するのに必須なんだ。
自然における流体力学
天候パターン
流体力学は、天候パターンを含む多くの自然現象を説明してる。大気や海の空気と水の動きは、気候や雨嵐、ハリケーンのような気象イベントに影響を与える。
海流
海流は、海の中の大規模な水の流れ。これらの流れは、地球の気候や海洋生態系に影響を与える。海流の働きを理解することで、漁業の管理や天候パターンの予測ができるんだ。
流体力学の課題
流体力学の進展にもかかわらず、多くの課題が残ってる。たとえば、乱流の理解はまだ大きな研究分野なんだ。極端な天候イベントや複雑な機械内部で流体がどう振る舞うかを予測するには、高度なモデルやシミュレーションが必要なんだよ。
結論
流体力学は私たちの日常生活に影響を与える魅力的で必要不可欠な学問分野なんだ。私たちが呼吸する空気から飲む水まで、流体を理解することは、工学や環境科学、医学などさまざまな分野で問題を解決し、情報に基づいた決断をするのに役立つ。流体の振る舞いについてもっと学んでいくことで、より良い技術を開発したり、生活の質を向上させたりできるんだよ。
タイトル: Learning rheological parameters of non-Newtonian fluids from velocimetry data
概要: We solve a Bayesian inverse Navier-Stokes (N-S) problem that assimilates velocimetry data in order to jointly reconstruct the flow field and learn the unknown N-S parameters. By incorporating a Carreau shear-thinning viscosity model into the N-S problem, we devise an algorithm that learns the most likely Carreau parameters of a shear-thinning fluid, and estimates their uncertainties, from velocimetry data alone. We then conduct a flow-MRI experiment to obtain velocimetry data of an axisymmetric laminar jet through an idealised medical device (FDA nozzle) for a blood analogue fluid. We show that the algorithm can successfully reconstruct the flow field by learning the most likely Carreau parameters, and that the learned parameters are in very good agreement with rheometry measurements. The algorithm accepts any algebraic effective viscosity model, as long as the model is differentiable, and it can be extended to more complicated non-Newtonian fluids (e.g. Oldroyd-B fluid) if a viscoelastic model is incorporated into the N-S problem.
著者: Alexandros Kontogiannis, Richard Hodgkinson, Emily L. Manchester
最終更新: 2024-11-15 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.02604
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.02604
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-fluid-mechanics/information/author-instructions/preparing-your-materials
- https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-fluid-mechanics/information/author-instructions
- https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-fluid-mechanics/information/list-of-keywords
- https://doi.org/10.1017/jfm.2019
- https://doi.org/
- https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-fluid-mechanics/information/journal-policies/research-transparency
- https://orcid.org/0000-0001-2345-6789
- https://orcid.org/0000-0009-8765-4321
- https://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/
- https://dx.doi.org/10.1007/BF00418002