2026年2月 导言 地球流体力学是研究地球及其他星体上流体运动规律的学科,研究对象涵盖大气、海洋、地幔等等。 南京大学地球流体力学实验室开设《地球流体力学论文摘选》栏目,每月整理领域内的前沿文献。 声明:地球流体力学论文繁多,取舍基于整理人的个人学术品位。为便于阅读,我们首先使用 DeepSeek 对论文摘要进行初步翻译,再经人工校对、概括后发布。 study Dabao Li, Lang Qin, Zhigang Zuo, and Guangzhao Zhou 一串上升的气泡偶尔会在液体表面形成稳定、规则且极具美感的图案,这一现象不仅引人注目,也对流体力学提出了基础性挑战 https://doi.org/10.1103/x9f2-s5b5 Journal of the Atmospheric Sciences Volume 83, Issue 2 导读 热带气旋眼墙中高波数涡旋的数值模拟
一、计算流体力学的发展计算流体力学是利用高速计算机求解流体流动的偏微分方程组,主要研究内容是通过计算机和数值方法来求解流体力学的控制方程,对流体力学问题进行模拟和分析。 CFD 软件分为以下3个部分:(1) 前处理:模型的创建、网格的划分、边界条件的添加等;(2) 求解器:通过对模型施加算法进行求解计算的过程;(3) 后处理:对求解结果的处理和查看。 并且,具有较多不同的物理模型进行选择,可以区分、判断流体现象[2]。 但是只能通过平衡模型精度与求解速度之间的相互关系来解决计算流体力学问题[3,4]。(2)在计算方法方面:提出了无网格算法、高精度紧致算法、动网格算法、结构与非结构混合算法等。 2、计算流体力学在流体机械领域中的应用[7]:应用分类应用方式喷水泵中第一步是建立相应的物理模型,第二步是通过 FLUENT 软件对该模型进行数值计算,最后通过 FLUENT求解器进行求解。
计算流体力学(CFD=Computational Fluid Dynamics)可以实现对流体的数值模拟,是一门跨越多个领域的学科,在国计民生和国防领域有着不可替代的作用,根据“巴*统#委员会” 之所以放在后面介绍流体力学,是因为CFD的确很难。 集理论与编程的大师作品 [1] 陶文铨.数值传热学[M].北京:高等教育出版社,2001. [2] S. V. Patankar.
更重要的是,计算流体力学提供了廉价的模拟、设计和优化的工具,以及提供了分析三维复杂流动的工具。在复杂的情况下,测量往往是很困难的,甚至是不可能的,而计算流体力学则能方便的提供全部流场范围的详细信息。 与试验相比,计算流体力学具有对于参数没有什么限制,费用少,流场无干扰的特点。出于计算流体力学如此的优点,我们选择它来进行模拟计算。 简单来说,计算流体力学所扮演的角色是:通过直观地显示计算结果,对流动结构进行仔细的研究。 计算流体力学是多领域较差的学科,涉及计算机科学、流体力学、偏微分方程的数学理论、计算几何、数值分析等,这些学科的交叉融合,相互促进和支持,推动了学科的深入发展。 2、建立几何与流域的模型 进行流动分析的对象需进行建模。一般涉及CAD软件几何造型。付出合理的努力进行分析需要进行几何模型近似与简化。于此同时,应该对实施仿真的流域范围做一个确定。
研究人员开发了一种新方法,能够帮助数学家利用人工智能技术,应对数学、物理学和工程学中长期存在的挑战。
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地球流体力学论文摘选 2026年1月 导言 台风是地球流体所产生的最具破坏性的灾害之一,而这种强烈的涡旋运动在更普遍的地球物理流动中也有对应体(如木星极涡)。 从地球流体力学的视角出发,或许能为理解台风提供新启发。因此,南京大学地球流体力学实验室开设《地球流体力学论文摘选》栏目,每月整理领域内的前沿文献。 JFM则是流体力学领域的顶尖期刊,收录了许多研究一般性地球流体力学问题的论文。这类研究的特点在于抓住特定物理问题的关键图像进行简化建模,但是不追求刻画所有细节。 本文研究了二维NS湍流中对应的长度尺度L-2D,并与三维情况进行了对比。 研究发现,即使传统环境参数(如LCL和CAPE)不变,仅增加云底附近(离地1–2公里)的湿度,即可显著延长模拟风暴的生命史(≥2小时)并增强其强度。
此次,又做了大量《传热学》或《流体力学》相关算例补充(热辐射和对流的例子尚没有完成)。 先从吃饭说起,如何就近“觅食”?Voronoi算法为“懒癌”晚期患者就近“觅食”提供了最优化方法。 《(计算)流体力学》中的几个小程序,可在微信中点击体验: Blasius偏微分方程求解速度边界层 (理论这里) 理想流体在管道中的有势流动 (源码戳这) 涡量-流函数法求解顶驱方腔流动 SIMPLE算法求解顶驱方腔流动 (源码戳这) Lattice Boltzmann Method计算绕流演示(可能无法在手机上演示参考源码见文尾) 关于《(计算)流体力学 *cu) - 3/2*(ux.^2+uy.^2) ); end % MAIN LOOP (TIME CYCLES)---------------------------------------- *cu) - 3/2*(ux.^2+uy.^2) ); fOut(i,:,:) = fIn(i,:,:) - omega .* (fIn(i,:,:)-fEq(i,:,:)); end
计算流体力学CFD-DEM常用来模拟气固或液固多相流。 由于直接跟踪颗粒的运动,该方法可以方便的用来研究:1)颗粒在反应器中的停留时间分布;2)多粒径系统的混合和离析;3)计算颗粒-颗粒,颗粒-壁面的碰撞力。 计算流体力学CFD-DEM的计算流程主要包括:1)初始化初始化操作主要包括:1. 读入计算参数2. 申请内存空间3. 初始化流场和颗粒4. 构建颗粒邻居列表以及颗粒流体网格映射关系。 2)流体相计算流体相计算使用压力耦合方程组的半隐式方法(SIMPLE)该计算流程和单相流的计算相同,流体网格中的流体体积分数和平均颗粒速度由颗粒位置信息显式插值计算得到。 3)颗粒相计算当流场收敛后,进行颗粒相的计算,主要包括以下8个子步骤:1.颗粒-颗粒、颗粒-壁面碰撞力计算;2.计算流体压力梯度力和曳力;3.更新颗粒速度和位置;4.多进程并行计算时,传递进程边界颗粒信息
(2)硬件加速优势 传统方法由于存在串行运算,往往难以使用GPU等硬件进行加速。AI方法中的训练和推理过程都比较容易发挥GPU等硬件优势。 如下图所示,分别对三种不同case使用PINNs算法基于二维二元观察速度进行了3D流场重建,并计算了三种case中不同方向速度及压力的L2范数相对误差。 飞桨科学计算套件目前已提供达西流(Darcy Flow)、顶盖方腔流(Lid-driven Cavity Flow)等计算流体力学领域的经典算例。 相比传统AI任务,科学计算任务对框架提出了新的需求:(1)由于损失函数中存在方程部分,功能上要求支持更高阶的微分;(2)在用户接口上,需要提供更加贴近数学公式的函数式自动微分接口。 案例介绍: PINNs方法求解计算流体力学 顶盖驱动方腔流 Lid-driven Cavity Flow(顶盖驱动方腔流)是CFD(计算流体力学)领域中一个经典benchmark问题,常用于验证计算方法
所以,从上世纪七八十年代开始,计算机水平的提升和实验技术的发展,比如计算流体力学和实验流体力学的发展,推动了我们对流体力学相关问题的认知。 其中第一部分可以归结为流体力学理论与方法的智能化,包括流体力学方程推导的机械化,即智能化推导方程。 2 高雷诺数湍流机器学习初探 第二部分,介绍团队在湍流机器学习方面的初步工作。可以说湍流问题是流体力学普遍的形态,也是流体力学的一个核心问题,因为它具有三维、非定常、多尺度以及非线性等复杂特征。 第二范式,理论科学范式依然很重要,这在流体力学中包括流动定律、流体力学的N-S方程等等。第三范式,计算科学,也包括理论模型、分子动力学,流体力学的CFD就是一个典型的第三范式研究。 参考文献 1.张伟伟,寇家庆,刘溢浪.智能赋能流体力学展望[J].航空学报,2021,42(04):26-71. 2.Zhu L, Zhang W, Kou J, et al.
2、1969年NASA推出了其第一个NASTRAN版本,称为COSMIC Nastran。之后MSC继续的改良Nastran程序并在1971年推出MSC.Nastran。 ACUSIM是领先的强大的可拓展性及高精度的计算流体力学(CFD)求解器解决方案领域的开发者。 47、1992年,NUMECA国际公司在布鲁塞尔自由大学流体力学系主任查尔斯-赫思(Charles HIRSCH)教授的倡导下成立。
光线跟踪(Ray Tracing)是一个在二维(2D)屏幕上呈现三维(3D)图像的方法。它可以实现更为逼真的阴影和反射效果,同时还可以大大改善半透明度和散射,带来相似于人眼所看到的更为真实场景效果。 完整版光追效果的视频如下: 项目地址: https://github.com/DinoZ1729/Ray-2 ASCII码实现其他效果 从小哥的Github中可以看到,他不仅仅使用ASCII码实现了光线追踪 比如这个用ASCII码实现流体力学(Fluid Dynamics)效果的展示: ? 波浪 ? 倾倒 甚至还有彩色的效果: ? 未来这位小哥可能会推出教程,感兴趣的同学敬请期待!
为了对神经网络进行逐事件训练,我们采用了文献[27]中的2+1维相对论性剪切和体粘滞流体力学,初始条件由基于微扰QCD+饱和机制的EbyE-EKRT模型[13]计算得到,解耦条件则根据文献[27]中介绍的方法动态确定 使用完整的逐事件2+1维流体力学模拟来探索如此高维的参数空间在计算上非常昂贵。 B. 2+1 维粘滞流体力学 III. 使用神经网络预测流体力学模拟输出 一些可观测量,例如高阶流谐波 v3,v4,...及其关联,需要大量事件来约束统计误差,这使得它们在计算上非常昂贵。 因此,为了验证神经网络在这种情况下的性能,我们选择了似然函数值最高的训练参数点,并运行了50,000次流体力学模拟。针对NSC(4,2)、NSC(3,2)和NSC(4,3)的测试结果如图2所示。 输入参数 我们的 EbyE-EKRT + (2+1) 维粘滞流体力学动态冻结模型总共有 15 个可调参数,这些参数已在第二节中介绍。
困扰了流体力学领域一个接近100年的公式,终于被科学家们完整地找出来了。 这个公式与流体中的一种复杂的流动状态湍流有关,与之对应的是层流现象。 参考链接: [1]http://www.ase.buaa.edu.cn/info/1079/10441.htm [2]https://ccpt.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx
全面且细致地研究尾部弹性对于游动性能的影响及其背后的流体力学机理,对于未来高性能仿生水下潜航器的开发至关重要。 为了探索金枪鱼在变速游动中的弹性调节机理以及其背后的流体力学原理,我们以金枪鱼解剖结构为原型并将其建模,基于此设计了机器金枪鱼平台。 结合流体力学与机器人学,来看看游动的鱼尾如何变「硬」 在这个研究中,我们结合机器人学和流体力学,同步从流体力学建模和实验两个方向入手来全面探索动态弹性调节对于游动性能的影响。 流体力学实验和数学模型预测高度吻合,由此得出尾巴弹性应根据游速平方比例调节以实现最高游动性能。 为了进一步验证动态弹性调节在真实环境中的有效性,我们利用信息物理实验系统去模拟了长续航机动游动任务,在与金枪鱼相似的游动参数范围内(摆动频率:0 到 6 赫兹,游动速度:0 到 2 体长每秒),动态弹性调节最多能实现接近
Brunner说,流体力学用来解释N体模拟给了宇宙学家更加精确的信息。但是使用流体动力学模拟时存在一个缺点:他们会占用数以百万计的超级计算时间,这对于研究来说是不能接受的。 Illinois团队开发了一个机器学习算法在流体力学模拟过程中把暗物质晕和他们的地位相当的正常物质对应起来。 机器学习先是使用算法在罕见的、上百万小时的流体力学模拟过程上训练,接着使用这个算法通过逼近研究人员想看的性质来节省计算时间。 使用了流体力学N体模拟和半解析模型后,该团队发现虽然暗物质和例子的位置可能不准确,但是模型预测得到的星系的分布和相应的性质是几乎正确的。 在第二篇递交的论文中,现在在ArXiv上发布出来,他们比较了机器学习算法和流体力学模拟,将星系在粒子水平上进行比对,再一次发现机器学习方法表现优良。
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