基于Hamilton作用原理推导的全拓扑两相流模型
机器学习
2025-10-01 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种新型的多相流模型,用于可压缩的两相流。该模型通过全新开发的作用原理框架进行推导。模型完全闭合,并引入了新的界面量,称为界面功。界面量的闭合条件由变分原理提供。这些闭合条件在所有类型的流动拓扑结构下都是物理上合理且明确定义的。模型被证明为双曲型、可对称化,并且存在熵守恒律。其非保守乘积 Yield出唯一定义的跳跃条件,并予以给出。因此,它能够对脆弱解的处理提供proper的做法。在多维 setting 中,模型呈现出升力力,并对此进行了讨论。该模型为未来的数值模拟提供了可靠的基础。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.26294,
title = {Noise-Guided Transport for Imitation Learning},
author = {Lionel Blondé and Joao A. Candido Ramos and Alexandros Kalousis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.26294},
year = {2025}
}