Flow Phenomena in Nature

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出版者:Computational Mechanics
作者:Liebe, R. (EDT)
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:235
装帧:HRD
isbn号码:9781845640958
丛书系列:
图书标签:
  • 流体力学
  • 自然现象
  • 物理学
  • 生物流体
  • 环境流体
  • 湍流
  • 传热
  • 流体动力学
  • 多相流
  • 计算流体力学
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具体描述

湍流之舞:复杂流体动力学前沿探索 图书名称:《湍流之舞:复杂流体动力学前沿探索》 作者: (此处可填充虚构的、具有专业背景的作者姓名,例如:张伟、艾米莉亚·洛佩兹) 出版社: (此处可填充虚构的学术出版社名称,例如:蓝星科学出版社) 出版年份: 2024年 --- 内容简介 《湍流之舞:复杂流体动力学前沿探索》并非一本聚焦于自然界中“流动现象”(Flow Phenomena in Nature)的传统教科书。相反,本书深入剖析了现代流体力学研究领域中那些尚未被完全理解、超越经典边界的复杂系统与前沿理论模型。本书旨在为高年级本科生、研究生以及活跃在一线的研究人员,提供一套理解和应对极端或非线性流体行为的现代分析工具箱。 全书共分为七个深度章节,每章均建立在坚实的数学物理基础之上,并辅以最新的计算流体力学(CFD)模拟结果和前沿实验技术验证。我们避开了对基本层流(Laminar Flow)和标准边界层理论的详尽回顾,转而将焦点锁定在那些打破传统假设、需要引入新物理概念才能描述的系统上。 第一章:高雷诺数下的尺度分离失效与多尺度建模 本章探讨了在极高雷诺数($Re$)环境下,传统湍流理论中“大尺度涡旋主导能量级串”的假设如何逐渐瓦解。我们详细考察了准二维湍流(如薄层或界面附近)与各向异性湍流(如高强度旋转或强烈剪切场中)的特性。重点分析了尺度依赖性渗透率模型(Scale-Dependent Permeability Models)在描述高 $Re$ 混合过程中的局限性,并引入了基于信息论的有效场论(Effective Field Theory)方法,用以在不求解所有微观细节的情况下,构建跨越数个数量级的有效描述。 第二章:非牛顿流体的复杂本构关系与微结构耦合 本书对牛顿流体的处理仅作简要提及,核心内容在于对复杂流体的深刻剖析。我们深入研究了剪切变稀、粘弹性、塑性以及剪胀性等非牛顿行为。重点关注聚合物溶液、胶体悬浮液和活性物质(如细菌群落或肌动蛋白网络)的本构方程。章节中包含了对Giesekus模型、Oldroyd-B模型及其高维推广的批判性评估,并展示了如何利用微观结构演化方程(Microstructure Evolution Equations)来解释宏观粘度随时间与应力的剧烈变化。一个重要的部分是关于流变学陷阱(Rheological Traps)的讨论,即在不同测量条件下观察到的看似矛盾的流变响应。 第三章:界面动力学与多相流的相场理论 本章致力于复杂的流体-流体或流体-固体界面行为,超越了经典的表面张力概念。我们详细介绍了相场方法(Phase-Field Method)在模拟相变、雾化、雾凇形成和Marangoni效应中的应用。重点探讨了界面稳定性理论,特别是当界面同时受到对流和化学梯度影响时的间歇性失稳(Intermittent Instabilities)。计算方面,我们阐述了如何处理相场模型中固有的高梯度问题,以及如何通过能量最小化原理来确保界面动力学的热力学一致性。 第四章:多孔介质中的非线性传输与滞后效应 本部分完全侧重于饱和或非饱和多孔介质中的传输现象,而非自由空间中的流动。我们探究了达西定律(Darcy's Law)失效的条件,特别是当孔隙结构具有高度分形特征或流体表现出显著的润湿性梯度时。核心内容包括对Percolation Theory(渗流理论)在预测连通性丧失上的应用,以及滞后现象(Hysteresis)的建模,即液体注入和采出路径不一致性的物理根源,主要通过耦合毛细管力与有效介质理论(Effective Medium Theory)来解决。 第五章:磁流体力学(MHD)与等离子体动力学基础 本章转向了电导性流体,特别是涉及强电磁场相互作用的系统。我们详细阐述了MHD方程组的推导及其在描述磁约束聚变(如托卡马克边缘等离子体)和磁流体发电机中的作用。区别于基础的MHD,本章着重探讨了非理想MHD效应,如电阻率、黏性项,以及在高 $S$(理想MHD参数)下磁场冻结假设的失效。我们引入了Hall效应和惯性效应在解释磁重联(Magnetic Reconnection)中的关键作用。 第六章:计算流体力学:从格点到机器学习的范式转变 本章是关于数值方法的最新进展,专注于解决传统网格方法(如有限体积法)在处理极端几何形状和快速瞬态现象时的固有困难。我们深入探讨了无网格方法(Meshless Methods),特别是平滑粒子流体力学(SPH)和无界拉格朗日有限元(ALE)在模拟冲击波传播和自由表面流动中的优势与挑战。最前沿的内容是关于数据驱动的建模,即如何利用深度学习(如CNN和RNN)来构建湍流模型的替代方案,通过学习高分辨率DNS数据来预测压力和能量耗散,从而实现对传统RANS模型瓶颈的突破。 第七章:耦合系统中的时空不稳定性与混沌 作为总结,本章探讨了流体动力学与其他物理场耦合时产生的复杂行为。这包括热流耦合(自然对流与辐射)、声固耦合(声波在弹性结构中的传播与流体的相互作用)以及化学反应流。重点分析了洛伦兹吸引子(Lorenz Attractor)在简化流体模型中的体现,以及如何利用庞加莱截面和特征值分析来识别系统从稳定状态到确定性混沌(Deterministic Chaos)的转捩点。本书强调,理解这些复杂系统的核心在于识别出控制其演化的低维(Manifold)动态,即便其背景是高度非线性的。 --- 目标读者群体: 本书为专业参考书,面向物理学、应用数学、航空航天工程、化学工程、地球物理学以及生物物理学领域的研究生及专业科研人员。它假设读者已熟练掌握经典流体力学和高等数学基础。本书旨在推动读者超越对“流动现象”的直观认知,进入到对“复杂流体动力学”的深层机制探索。

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