A Robust All-Mach Six-Equation Diffuse-Interface Method for Multiphase Flows with Surface Tension
Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校）
提出一种稳健的全马赫数六方程扩散界面方法，结合HLLC求解器和低马赫数修正，准确模拟含表面张力的可压缩多相流，显著降低数值耗散并保持稳定性。
2026-09-11 cs.NA math.NA physics.comp-ph
Convolutional autoencoders for the reconstruction of three-dimensional interfacial multiphase flows
Department of Mechanical Engineering, Stanford University（斯坦福大学机械工程系）；Department of Engineering Mechanics, KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院工程力学系）
本文研究了卷积自编码器在三维界面多相流重建中的应用，发现适度扩散的界面表示在精度与结构保留间取得最佳平衡。
2025-12-26 cs.CE cs.LG physics.flu-dyn
Assessment of diffuse-interface methods for compressible multiphase fluid flows and elastic-plastic deformation in solids
本文介绍了三种用于模拟不可混溶、可压缩多相流体流动和固体中的弹塑性形变的扩散界面方法。第一种方法是Cook（2007）、Subramaniam等人的局部人工扩散率方法，（2018），以及Adler和Lele（2019），其中将人工扩散项添加到守恒方程中。第二种方法是基于Shukla等人的准保守方法的梯度形式方法，（2010）和Tiwari等人，（2013），其中扩散和锐化项（一起称为正则化项）被添加到守恒方程中。第三种方法是基于Jain等人的完全保守方法的发散形式方法，（2020），其中正则化项被添加到守恒方程。这项工作的主要目标是比较这三种方法在他们的能力，以保持：恒定的界面厚度;的守恒属性;和准确的界面形状的长时间集成。这项工作的第二个目标是不断扩展这些方法来模拟固体材料之间的强度接口。为了评估和比较这些方法，它们被用来模拟各种各样的问题，包括（1）空气中气泡的平流，（2）冲击波与空气中氦气泡的相互作用，（3）冲击波相互作用和水中气泡的破裂，以及（4）铜-铝界面的里希特迈尔-梅什科夫不稳定性。目前的工作重点是比较这些方法在相对粗糙的网格分辨率的限制，这说明了这些方法的真实性能。这是因为在工程感兴趣的大规模模拟中，使用数百个网格点来解析单个气泡或液滴是不切实际的。
2021-09-20 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Diffuse-Interface Blended Method for Imposing Physical Boundaries in Two-Fluid Flows
本文提出一种扩散界面混合方法，通过混合双流体与不可变形固体的守恒方程在结构化网格上施加物理边界，并验证其在小界面宽度下可达到贴体网格3%以内的精度。
2023-04-20 cs.NA math.NA physics.flu-dyn
Towards Particle-Resolved Accuracy in Euler-Lagrange Simulations of Multiphase Flow Using Machine Learning and Pairwise Interaction Extended Point-particle (PIEP) Approximation
本研究提出了两种不同的机器学习方法，用于建模的流体动力颗粒在一个颗粒负载的多相流。从颗粒分辨直接数值模拟（PR-DNS）的结果，在一个随机阵列的静止颗粒的八个组合的颗粒雷诺数（$Re$）和体积分数（$ϕ$）的流动被用于模型的发展。第一种方法遵循两步过程。在第一个流动预测步骤中，由于一个粒子的扰动流是作为一个轴对称的叠加尾流使用线性回归。在第二个力的预测步骤中，一个粒子上的力的评估方面的扰动流引起的所有邻居使用广义Faxén形式的力的表达式。在第二种方法中，使用PR-DNS模拟的所有颗粒上的力数据来开发用于直接预测颗粒上的力的人工神经网络（ANN）模型。由于PR-DNS模拟中完全分辨的粒子数量不可避免的限制，使用ANN模型的直接力预测往往会过拟合数据，并且在预测测试数据时表现不佳。相比之下，由于PR-DNS模拟中使用了数百万个网格点，因此可以进行准确的流量预测，从而可以准确预测粒子力。这种多相物理学和机器学习的混合是特别重要的，因为它混合了每一种的强度，并且由此产生的成对相互作用扩展点粒子（PIEP）模型不能单独由物理学或机器学习开发。
2020-05-19 physics.flu-dyn
Uncertainty quantification for Multiphase-CFD simulations of bubbly flows: a machine learning-based Bayesian approach supported by high-resolution experiments
在本文中，我们开发了一种基于机器学习的贝叶斯方法来反向量化和减少基于双流体模型的多相计算流体动力学（MCFD）的不确定性的泡状流模拟。所提出的方法是支持高分辨率的两相流测量技术，包括双传感器电导率探头，高速成像，粒子图像测速。局部分布的关键物理量的利益（QOI），包括空隙率和相位速度，得到支持模块贝叶斯推断。在此过程中，封闭关系的认知不确定性被反量化，随机波动的系统的偶然不确定性评估的基础上实验不确定性分析。然后通过MCFD求解器传播组合的不确定性以获得QoS的不确定性，基于该不确定性构建概率框以进行验证。所提出的方法依赖于三个机器学习方法：前馈神经网络和主成分分析的替代建模，和高斯过程的模型形式的不确定性建模。整个过程在开源深度学习库PyTorch的框架内实现，具有图形处理单元（GPU）加速，从而确保了计算的效率。结果表明，在高分辨率数据的支持下，MCFD模拟的不确定性可以显着降低。
2020-10-21 physics.flu-dyn
Isotropy and spurious currents in pseudo-potential multiphase lattice Boltzmann models
伪势格子玻尔兹曼（LB）模型的多相流模拟中观察到的寄生电流通常被理解为缺乏各向同性的模型生成的相位之间的相互作用力的结果。已经提出了补救措施，以利用更大的支架来计算具有更高阶各向同性的相互作用力。在这篇简短的文章中，我们指出了当前理解的不完整性，并提出了一种新的一致性实现，以更有效地抑制杂散电流。我们还从理论上证明，某些低级别的寄生电流不能通过增加各向同性消除，如果局部流体静力平衡内的扩散界面没有建立在LB模型。
2019-06-13 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Machine Learning for Physics-Informed Generation of Dispersed Multiphase Flow Using Generative Adversarial Networks
流体绕随机分布的静止球形颗粒的流动是分散多相流研究中的一个重要问题。在本文中，我们提出了一种机器学习方法，使用生成对抗网络框架和卷积神经网络架构，以重建颗粒周围的随机分布的单分散颗粒的流体流动。该模型被应用于各种雷诺数和颗粒体积分数的组合，分别跨越范围[2.69，172.96]和[0.11，0.45]。所研究的情况下，该模型的测试性能是非常有前途的。
2020-05-11 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Multiphase lattice Boltzmann simulations for porous media applications -- a review
在过去的二十年里，格子玻尔兹曼方法已经成为一种越来越流行的工具来计算复杂几何形状如多孔介质中的流动。除了单相模拟允许，例如，多孔样品的渗透率的精确量化，格子玻尔兹曼方法的一些扩展是可用的，其允许在孔隙尺度水平上研究多相和多组分流动。在这篇文章中，我们给出了一个广泛的概述，这些扩散界面模型，并讨论其优点和缺点。此外，我们很快报告包含固体颗粒的多相流，以及实施细节和优化问题。
2016-02-05 physics.comp-ph physics.flu-dyn physics.geo-ph
Surface-tension calibration for N-phase mixtures
Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；Johannes Gutenberg-University Mainz（约翰内斯·古腾堡美因茨大学）
提出一种热力学一致的校准方法，通过平衡剖面匹配指定的成对表面张力，并引入重缩放策略调整扩散界面宽度，适用于N相Cahn-Hilliard型扩散界面模型。
2026-06-15 physics.flu-dyn
Neptuna: A Comprehensive Machine Learning Framework for Benchmarking Complex Multiphase Flows
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
针对冲击驱动的可压缩多相流基准测试难题，介绍含2.4TB数据集的Neptuna框架，评估多种替代模型家族，研究复合损失与自适应损失平衡，结果显示无单一模型最优，复合损失及SoftAdapt策略有显著改进。
2026-10-20 cs.AI physics.flu-dyn
Multiphase turbulence modeling using sparse regression and gene expression programming
近年来，用于湍流闭合模型的机器学习技术出现了爆炸式增长，尽管许多技术依赖于增强现有模型。虽然这在单相流中已被证明是成功的，但它在多相流中失败了，特别是当系统动态由相之间的双向耦合控制时。在这项工作中，我们提出了一种方法，混合稀疏回归和基因表达式编程（GEP）生成封闭形式的代数模型从模拟数据。稀疏回归用于确定捕获物理特性所需的最小官能团集，GEP用于自动制定系数和对操作条件的依赖性。该框架被证明在一个典型的气固流动中，双向耦合产生和维持流体相湍流。
2021-06-19 physics.flu-dyn
Adaptive near-contact repulsion in conservative Allen-Cahn phase-field lattice Boltzmann multiphase model
Roma Tre University（罗马第三大学）；Pontifícia Universidade Católica do Paraná（巴拉那天主教大学）；Istituto per le Applicazioni del Calcolo, Consiglio Nazionale delle Ricerche（意大利国家研究委员会计算应用研究所）；Center for Life Nano- & Neuro-Science, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia（意大利理工大学基金会生命纳米与神经科学中心）；PoreLab, Department of Physics, Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学物理系孔隙实验室）
本文提出一种自适应近接触排斥方法，用于解决多相流扩散界面模拟中的薄液膜动力学问题，通过局部排斥流实现抑制虚假合并，保持计算效率和并行计算能力。
2026-08-12 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Online learning to accelerate nonlinear PDE solvers: applied to multiphase porous media flow
Imperial College London（帝国理工学院）；Petroleo Brasileiro S.A. (Petrobras)（巴西石油公司）；OpenGoSim
提出基于在线学习的非线性PDE求解器加速方法，通过无量纲参数、简化模型训练、动态松弛控制及实时学习，在三维多相流模拟中减少非线性迭代并实现85%计算时间缩减。
2025-04-25 cs.LG physics.flu-dyn
Solving the Discretised Multiphase Flow Equations with Interface Capturing on Structured Grids Using Machine Learning Libraries
Imperial College London（帝国理工学院）；University of Aberdeen（阿伯丁大学）
本文提出NN4PDEs方法，将多相流离散化表示为权重由数值方法确定的神经网络，基于U-Net架构实现多重网格求解器，首次用未训练卷积神经网络求解多相流有限元离散化问题，代码可跨硬件运行。
2024-03-03 cs.LG physics.flu-dyn
Numerical simulation of high-speed turbulent water jets in air
空气中高速湍流水射流的数值模拟及其与实验数据的验证还未见文献报道。因此，它的目的是模拟这些高速水射流的物理，并与现有的实验工作的结果进行比较。高速水射流通过质量和动量传递过程在周围大气中扩散。空气被夹带到射流中，整个过程有助于射流扩散和随后的压力衰减。因此，物理问题属于多相流的范畴，对于多相流，要确定质量和动量传递以模拟问题。采用欧拉多相流模型和k-ε湍流模型，并结合一种新的质量和动量传递的数值模型，实现了数值模拟。结果合理地预测了高速水射流在空气中的流动物理。
2010-03-22 physics.flu-dyn
Acoustic Propagation/Refraction Through Diffuse Interface Models
本文提出基于弱可压缩性公式和熵稳定不连续 Galerkin 谱元法的扩散界面声传播模拟方法，实现不同声速多相介质中的声波透射与折射，并通过数值实验验证其谱收敛性和准确性。
2025-11-08 cs.NA math.NA physics.comp-ph
Diffuse-interface modeling and simulation of the freezing of binary fluids with the Marangoni effect
本文针对含固液相变、溶质输运和Marangoni效应的气-液-固多相流，提出满足约化一致性的扩散界面模型，结合格子玻尔兹曼方法求解，数值测试与实验数据吻合，可揭示冻结前沿与杂质的复杂相互作用。
2025-11-12 physics.flu-dyn
Mixture-aware closure of the N-phase Navier--Stokes--Cahn--Hilliard mixture model
Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；Johannes Gutenberg-University Mainz（美因茨约翰内斯·古腾堡大学）
本文提出了一种基于小集合结构公理的闭合方法，通过理想混合贡献、对称均场相互作用项和二次梯度惩罚，构建了N相Navier-Stokes-Cahn-Hilliard混合模型的热力学闭合，支持相合并而不改变控制方程。
2026-04-30 physics.flu-dyn
A diffuse-interface model for N-phase flows with liquid-solid phase change
School of Mathematics and Statistics, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学数学与统计学院）；Hubei Key Laboratory of Engineering Modeling and Scientific Computing, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学工程建模与科学计算湖北省重点实验室）；The State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能装备与技术国家重点实验室）
本文提出一种扩散界面模型，用于模拟具有固液相变的N相流，结合相场方法和焓基公式，通过源项处理相变引起的体积变化，并通过耦合格子玻耳兹曼方法验证了其有效性。
2026-03-24 physics.flu-dyn
An effective preconditioning strategy for volume penalized incompressible/low Mach multiphase flow solvers
本文提出一种基于投影方法的预处理策略，通过将惩罚项纳入压力 Poisson 方程实现惩罚力隐式处理，解决了体积惩罚法中惩罚因子过大导致的数值刚性问题，并在单相及多相流固耦合问题中验证了二阶精度和鲁棒性。
2023-06-23 cs.NA math.NA physics.flu-dyn
A low-Mach phase field-lattice Boltzmann-finite difference model for reactive gas flows propagating through complex shaped particle assemblies
本研究提出一种低马赫数相场-格子玻尔兹曼-有限差分模型，通过体积平均推导多相守恒方程，耦合OpenPhase与CANTERA模拟复杂颗粒间反应性气体流动，并经数值与实验验证。
2025-09-10 physics.flu-dyn
A 3D phase-field based Eulerian variational framework for multiphase fluid-structure interaction with contact dynamics
提出一种并行化三维全欧拉变分框架，基于相场法模拟多相流体与多个可变形固体的接触动力学相互作用，通过多个数值算例验证了其在流固接触及大变形问题中的有效性。
2024-02-15 physics.comp-ph physics.flu-dyn
A Predictive Model for Steady-State Multiphase Pipe Flow: Machine Learning on Lab Data
Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)（斯科尔科沃科学技术研究院（Skoltech））
稳态多相管流的工程模拟器通常用于预测压降。这种模拟器通常基于经验相关性或第一原理机械模型。该模拟器允许以可接受的精度评估多相管流中的压降。然而，这些相关性和机理模型的唯一缺点是它们的适用性。为了扩大现有方法的适用性和准确性，提出了一种管道压降计算方法。该方法基于井分段和使用三个代理模型计算每个分段中的压力梯度，所述三个代理模型基于在来自公开文献的代表性实验室数据集上训练的机器学习算法。第一个模型预测段中的持液率值，第二个模型确定流型，第三个模型用于估计压力梯度。为了建立这些模型，训练了几种ML算法，如随机森林，梯度提升决策树，支持向量机和人工神经网络，并交叉比较了它们的预测能力。所提出的压力梯度计算方法通过使用梯度提升算法产生$R^2 = 0.95$，与Mukherjee和Brill相关情况下的$R^2 = 0.92$和使用Ansari和Xiao机理模型组合时的$R^2 = 0.91$进行比较。压降预测的方法也验证了三个实际的现场情况。验证表明，所提出的模型产生以下决定系数：$R^2 = 0.806, 0.815$和0.99相比，由常用的技术获得的最高值：$R^2 = 0.82$（Beggs和Brill相关），$R^2 = 0.823$（Mukherjee和Brill相关）和$R^2 = 0.98$（Beggs和Brill相关）。
2019-05-23 cs.LG physics.comp-ph physics.data-an
A Diffuse Interface Model of Reactive-fluids and Solid-dynamics
本文提出了一种多物理场方法，用于物理系统的数值模拟，涉及多相反应流体和弹塑性固体的非线性相互作用，引起高应变率和高变形。每种物质状态都由一个非线性、非齐次偏微分方程组成的单一系统来控制，这些方程在同一个计算网格上同时求解，并且不需要对浸入边界进行特殊处理。为此，固体和反应多相流体力学的控制方程以相同的数学形式编写，并在规则的笛卡尔网格上离散化。所有的相和材料边界被视为扩散界面。在材料边界处采用界面陡峭化技术，以保持界面尖锐，同时保持系统的守恒特性。这些算法实现在一个高度并行化的分层自适应网格细化平台，并验证和验证使用数值和实验基准。结果表明非常好的协议与实验和改进的数值性能相比，某些现有的欧拉方法，而不损失的守恒。
2021-05-21 physics.comp-ph physics.flu-dyn
An interface capturing method for liquid-gas flows at low-Mach number
多相、可压缩和粘性流动在广泛的科学和工程问题中至关重要。尽管在过去的几十年里付出了巨大的努力，开发准确和有效的数值技术来解决这类问题，目前的模型需要进一步改进，以解决现实的应用。在这种情况下，我们提出了一种数值方法来模拟多相，粘性流的可压缩和不可压缩相在低马赫数制度的相互作用。在这个框架中，声学被忽略，但大的密度变化的可压缩相可以占以及热传递，对流和扩散过程。这个问题是在一个充分利用低马赫数渐近展开的纳维-斯托克斯方程欧拉框架。流体体积法（VOF）用于捕获液-气界面，建立在大规模并行求解器之上，在时间和空间上都具有二阶精度。二阶压力项被隐式处理，由此产生的压力方程求解与本征展开法采用一个强大的和新颖的配方。我们提供了一个详细和完整的描述的理论方法，以及有关的数值技术和实施细节的信息。基准测试的结果提供了五个不同的测试用例。
2020-05-24 physics.flu-dyn
Large eddy simulations of reacting and non-reacting transcritical fuel sprays using multiphase thermodynamics
高压跨临界燃料喷雾的精确模拟对于下一代燃气轮机、内燃机和液体推进剂火箭发动机的设计和优化至关重要。最重要和最具挑战性的是精确模拟高压环境中复杂的真实气体效应，特别是燃料和氧化剂混合过程中的亚临界-超临界混合蒸发模式。在本文中，我们提出了一种新的建模框架，反应和非反应跨临界燃料喷雾的高保真模拟。在该方法中，高压射流解体建模使用扩散界面方法与多相热力学，它结合了多组分的真实流体动力学和热量状态方程与汽液平衡计算，以计算在跨临界压力下的混合物的热力学性质。所有多相热力学公式，提出了一般立方状态方程与快速相平衡计算方法相结合。所提出的方法表示在跨临界压力下的多相湍流流体流动，而不依赖于任何半经验的分裂和蒸发模型。燃烧源项使用有限速率化学模型进行评估，包括基于混合物中物种逸度的真实气体效应。采用自适应局部解卷积方法（ALDM）作为物理一致的湍流模型，进行了大涡模拟（LES）。LES结果表明，在跨临界操作条件下，反应和非反应ECN喷雾A的实验数据非常吻合。
2022-05-16 nlin.AO physics.app-ph physics.comp-ph
A unified SHTC multiphase model of continuum mechanics
本文在 SHTC 框架下提出统一的多相连续介质力学模型，可描述流体与弹塑性固体，并将其转化为 Baer-Nunziato 形式后用二阶路径守恒有限体积法求解，通过多种基准验证了模型在等熵三相混合等场景下的有效性。
2024-03-29 cs.NA math.NA physics.flu-dyn
Wetting failure and contact line dynamics in a Couette flow
研究了具有两种任意粘度不互溶流体的二维Couette系统的液-液润湿破坏。这个问题是解决了精确地使用尖锐的界面处理的流体力学（润滑理论）的毛细管数，粘性比和分离的规模，即滑移长度与宏观尺度的系统的函数。根据系统的有关参数，详细分析了临界速度的存在性，在临界速度以上没有稳态解。与现有的其他几何形状的分析进行了比较。数值分析方法也提出了，从多相扩展的晶格玻尔兹曼方程（LBE）的扩散界面模型的基础上。尖锐的界面和扩散界面模型进行定量比较面对面的扩散界面模型的适用性的正确限制。
2008-12-17 cond-mat.soft physics.flu-dyn
Output-recurrent gated state space model for multiphase flows modeling and uncertainty quantification of exhaust vehicles
本研究提出OR-GSSM模型，结合物理信息的GSST单元与输出循环机制，实现排气飞行器多相流的高精度高效建模与可靠不确定性量化，解决传统CFD精度与实时性的权衡难题。
2025-08-01 physics.flu-dyn
MPFBench: A Large Scale Dataset for SciML of Multi-Phase-Flows: Droplet and Bubble Dynamics
本文提出大规模多相流数据集MPFBench，基于11,000次模拟和100万个时间快照，利用神经算子和基础模型等科学机器学习方法建模液滴与气泡动力学，验证了机器学习模型捕捉瞬态流体相互作用的能力，为多相流应用提供了高效准确的求解器。
2025-04-28 physics.flu-dyn
Direct numerical simulation of compressible interfacial multiphase flows using a mass-momentum-energy consistent volume-of-fluid method
本研究开发了一种质量-动量-能量一致的VOF方法，用于可压缩界面多相流的直接数值模拟，该方法能精确解析激波与界面，并验证了其捕捉粘性和毛细效应的能力。
2023-11-14 physics.flu-dyn
PoreML: A Data-Driven Framework for Learning Multiphase Flow in Porous Media
Imperial College London（帝国理工学院）；Stanford University（斯坦福大学）；EarthFlow AI, Inc.（EarthFlow AI公司）；Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
PoreML是一个开源框架，统一了多孔介质多相流的数据生成、模型训练与评估，提供3.3TB数据集和GPU求解器，以推动可靠的机器学习预测模型发展。
2026-10-08 cs.LG physics.flu-dyn
A Diffuse-Interface Marangoni Instability
本文研究了扩散界面中由马兰戈尼效应引起的不稳定性，发现临界厚度与马兰戈尼数成反比，揭示了扩散主导与对流主导的临界交叉点。
2025-06-11 cond-mat.mes-hall cond-mat.soft physics.flu-dyn
A consistent and conservative model and its scheme for $N$-phase-$M$-component incompressible flows
在目前的工作中，我们提出了一个一致的和保守的多相和多组分不可压缩流模型，其中可以有任意数量的相和组分。每个相都有一个背景流体，称为纯相，每对相是不混溶的，并且组分可溶解在某些特定相中。该模型是基于多相流场模型，包括接触角边界条件，扩散域的方法，并建议的多相和多组分流的一致性条件的分析。该模型保留了单个纯相的质量、每个组分在其可溶解区域中的量，从而保留了流体混合物的质量和流动的动量。它确保不会产生虚拟的相或组分，并且相场模型的体积分数之和在任何地方都是统一的，因此不会出现局部空隙或过度填充。它满足一个物理能量定律，并且是伽利略不变量。为该模型发展了相应的数值格式，其形式精度在时间和空间上均为二阶。它是一致的和保守的，它的解决方案被证明保持伽利略不变性和能量定律。数值试验表明，所提出的模型和格式是有效的和强大的研究各种具有挑战性的多相和多组分流动。
2021-05-03 cs.NA math.NA physics.comp-ph
A Robust Lattice Boltzmann Method for Interface-Bound Transport of a Passive Scalar: Application to Surfactant-Laden Multiphase Flows
本文提出一种鲁棒中心矩格子玻尔兹曼方法，结合Jain-Mani变量变换求解界面约束标量输运方程，并与CACE及两流体流动求解器耦合，成功模拟了含表面活性剂液滴在剪切流中的变形与破碎。
2025-04-12 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Predictions of flow distortions inside a serpentine diffuser from large-eddy simulations
本研究通过壁面模化大涡模拟预测蛇形扩压器在亚声速和跨声速下的流动分离与压力畸变，验证了动态张量系数Smagorinsky模型和传感器辅助壁面模型的准确性，但低估了极端畸变事件。
2025-06-18 physics.flu-dyn
Characterising the turbulent multiphase halos with periodic box simulations
团内介质（ICM）中的湍流是由活动星系核（AGN）喷流、并合和下落星系尾流驱动的。它不仅支配着气体运动，而且在ICM热力学中起着关键作用。湍流可以通过产生密度波动来帮助产生热不稳定性，并将热相和冷相混合在一起以产生具有短冷却时间的中间温度气体（$10^4$-$10^7$ $\mathrm{K}$）。我们进行高分辨率（$384^3$ - $768^3$分辨率元素）理想化模拟的多相ICM和研究湍流强度的影响，其特征在于$f_{\mathrm{turb}}$（$0.001$- $1.0$），湍流强迫功率的净辐射冷却率的比率。我们分析了密度和温度分布，气体扰动的幅度和性质，以及跨温度阶段的过渡概率。我们还研究了质量和体积加权的热加热和弱ICM磁场的影响。对于低$f_{\mathrm{turb}}$，气体在热相和冷相之间的分布是双峰的。随着$f_{\mathrm{turb}}$的增加，不同相之间的混合变得更有效，产生更大量的中温气体。强湍流（$f_{\mathrm{turb}}\geq0.5$）产生更大的密度波动和更快的冷却。均方根对数压力波动与马赫数$σ_{\ln{\bar{P}}}^2\approx\ln(1+b^2γ^2\mathcal{M}^4)$的比例关系不受热不稳定性的影响，与水湍流相同。相比之下，由$σ_s^2$表征的密度波动大得多，尤其是对于$\mathcal{M}\less…
2021-12-09 astro-ph.CO astro-ph.GA physics.flu-dyn
Modeling high-speed gas-particle flows relevant to spacecraft landings: A review and perspectives
航天器着陆期间火箭排气羽流与地外天体表面之间的相互作用涉及复杂的多相流动动力学，对空间探索任务构成重大风险。两相流的特征在于高雷诺数和马赫数条件，颗粒浓度范围从稀到密堆积。着陆环境中通常遇到的低大气压力和重力，加上颗粒材料的光学访问减少，对实验研究提出了重大挑战。因此，预计数值模拟将在未来的任务中发挥越来越重要的作用。本文对与羽流-表面相互作用（PSI）有关的高速分散两相流的模拟进行了回顾和展望。我们提出了一个概述现有的阻力定律，起源于18世纪的炮火实验和新的见解，从粒子分辨数值模拟。虽然这里的重点是与PSI相关的多相流，但其他可压缩气体颗粒流（如煤尘爆炸，火山爆发和固体材料爆炸）也有许多相同的物理现象。
2021-09-08 physics.flu-dyn
Onsager-variational formulation of diffuse-domain methods for computational modeling of microscale fluid-structure interactions
Guangdong Technion — Israel Institute of Technology（广东以色列理工学院）；Technion — Israel Institute of Technology（以色列理工学院）
本文提出基于奥恩萨格变分原理的扩散域方法，用于模拟多组分和多相流中微尺度流体-结构相互作用，通过引入扩散表面delta密度，推导了 governing 方程，并统一了被动扩散域方法，适用于软物质、微流体界面、生物膜和形态发生表面动力学。
2026-07-08 cond-mat.soft physics.bio-ph physics.comp-ph
JAX-LaB: A High-Performance, Differentiable, Lattice Boltzmann Library for Modeling Multiphase Fluid Dynamics in Geosciences and Engineering
本文推出基于JAX的可微格子玻尔兹曼库JAX-LaB，面向多相流体建模，经基准验证性能优异，可支撑地球科学与工程领域相关仿真应用。
2025-11-15 cs.DC physics.comp-ph physics.flu-dyn
Direct numerical simulation of a compressible multiphase flow through the fast Eulerian approach
Scuola Normale Superiore di Pisa（比萨高等师范学院）；Istituto Nazionale di Vulcanologia e Geofisica（火山学与地球物理学国家研究所）；Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia（地球物理学与火山学国家研究所）
本文采用快速欧拉ian方法模拟高雷诺数压缩多相流，研究湍流特性并提出LES模型，用于火山灰云动力学分析。
2014-04-02 cs.NA math.AP math.NA
A novel hybrid approach for accurate simulation of compressible multi-component flows across all-Mach number
针对多组分流动中压力-速度与压力-密度耦合并存难题，提出结合Godunov格式与投影法的混合方法，并采用改进的AUSM求解器和ROUND重构，实现全马赫数精确模拟。
2025-02-04 physics.comp-ph physics.flu-dyn
