この研究はハイブリッドアプローチを使って熱フラックスの予測を改善するよ。
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流体注入は地震活動に影響を与えるスロースリップ現象を引き起こすことがある。
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新しい深層学習モデルが壁せん断応力の測定精度を向上させた。
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新しい研究が乱流の中の数学的同一性を強調してるよ。
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三次元流体中の粒子の動きを計算する新しいアプローチ。
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FastVPINNsがニューラルネットワークを使って流体力学のモデリングをどう改善するかを発見しよう。
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新しい手法は、流体の流れのシミュレーションを改善するために、ニューラルネットワークと有限要素技術を組み合わせてるんだ。
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新しいモデルが温度に応じた原油の粘度を正確に予測できるようになった。
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この研究は、小型車両のために抗力を減らすために、ハイドロフォイルにリブレットをテストしてるんだ。
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新しい方法は、効果的な乱流分析のために単一のスナップショットを利用しているよ。
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研究は、ゾナル風が惑星の大気やその乱流挙動にどのように影響するかを明らかにしている。
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超音速流れにおける流体力学のための格子ボルツマン法を探る。
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研究が空気ジェットが粒状材料に与える衝撃によるクレーター形成を探る。
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バブルの動きやその重要性について学ぼう。
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この研究は、液体が粒状材料をどのように流れるかを調べて、重要な排水メカニズムを強調してるよ。
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この記事では、水面の形が水中の動きをどう反映するかを調べるよ。
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スピナーが振動する液体表面で相互作用して同期し、面白い動きを見せるんだ。
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患者特有のモデルは、心臓の血流や治療戦略の理解を深めるよ。
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弾性乱流が粘弾性流体の混合をどう改善するか探ってる。
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nekCRFは、効率を上げて排出を減らすために燃焼シミュレーションを強化するよ。
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機械学習が物質の流れの研究をどう改善するかを見てみよう。
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研究によると、壁の近くの粘性流体内で粒子の予想外の相互作用が明らかになった。
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液体ジェットの崩壊を探って、そのさまざまな産業への影響を考察する。
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新しい方法が天気モデルの湿度表現を強化する。
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新しい方法が、機械学習とCFDを組み合わせて流体シミュレーションを高速化するんだ。
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この研究は回転システムにおける乱流のモデリングを進める。
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さまざまな用途のために小さな粒子を制御する新しい知見。
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さまざまな用途での粘弾性流体の挙動について学ぼう。
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この研究は、粒子が乱流条件で流体の動きにどう影響するかを探ってるよ。
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機械学習がガスタービンの性能と効率の予測を改善するんだ。
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ニューラルモデルと拡散モデルを組み合わせることで、乱流予測の精度が向上するよ。
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研究が急速な回転下での複雑な流体挙動を研究するための新しい方法を明らかにした。
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この研究は、加熱方向が二酸化炭素の流れと熱伝達に与える影響を強調してるよ。
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テイラー・クエット流を通じて流体力学のカオス的な挙動を探る。
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ラティスボルツマン法の多相流研究における役割を探る。
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新しいアプローチが、粒子フローマップを通じて固体と流体のダイナミクスを結びつける。
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影響関数を使って物理問題におけるPINNのパフォーマンスを向上させる研究ハイライト。
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流体の流れと表面特性の関係を探る。
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日常のシチュエーションで液体と固体がどうやって関わってるかを調べる。
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超流動の概要とHVBK方程式を使ったその数学的モデル化。
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