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Lattice-gas automata and lattice Boltzmann equations for two-dimensional hydrodynamics

Luo, Li-Shi 05 1900 (has links)
No description available.
2

The lattice gas model and Lattice Boltzmann model on hexagonal grids

Jin, Kang, Meir, Amnon J. January 2005 (has links) (PDF)
Thesis(M.S.)--Auburn University, 2005. / Abstract. Vita. Includes bibliographic references (p.30-31).
3

Lattice Boltzmann models for microscale fluid flows and heat transfer /

Shi, Yong. January 2006 (has links)
Thesis (Ph.D.)--Hong Kong University of Science and Technology, 2006. / Includes bibliographical references (leaves 186-200). Also available in electronic version.
4

Flow and transport studies of porous systems by magnetic resonance microscopy and Lattice Boltzmann simulations

Brosten, Tyler Ryan. January 1900 (has links) (PDF)
Thesis (PhD)--Montana State University--Bozeman, 2009. / Typescript. Chairperson, Graduate Committee: Sarah L. Codd. Includes bibliographical references (leaves 119-132).
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Inelastic gases: a paradigm for far-from-equilibrium systems

Lambiotte, Renaud 29 September 2004 (has links)
<p align="justify">Ce travail consiste à étudier des systèmes constitués par un grand nombre de grains, auxquels de l’énergie cinétique est fournie, et à étudier leurs similarités et leurs différences avec des fluides traditionnels. Je me concentre principalement sur la nature de non-équilibre de ces fluides granulaires, en montrant que, même si les méthodes de méchanique statistique y sont applicables, leurs propriétés sont très différentes de celles de systèmes à l’équilibre ou proches de l’équilibre :</p><p><p><ul><li>Les fluides granulaires présentent des phénomènes de transport qui n’ont pas d’équivalent dans des fluides moléculaires, tels qu’un couplage spécifique entre flux de chaleur et gradient de densité.<p><li>Leur distribution de vitesse est en général différente de la distribution de Maxwell-Boltzmann, et présente une surpopulation pour les grandes vitesses. <p><li>Dans le cas de mélanges, différentes espèces de grains sont en général caractérisées par des énergies cinétiques différentes, i.e. ces systèmes sont sujet à une non-equipartition de leur énergie.<p><li>Ces fluides ont tendance à former des inhomogénéités spatiales spontanément. Cette propriété est illustrée en étudiant l’expérience du Demon de Maxwell appliquée aux systèmes granulaires.</ul><p><p align="justify">Chacune de ces particularités est discutée en détail dans des chapitres distincts, où l’on applique différentes méthodes de méchanique statistique (équation de Boltzmann, transition de phase, mean field models…) et où l’on vérifie les prédictions théoriques par simulations numériques (MD, Monte Carlo…).</p> / Doctorat en sciences, Spécialisation physique / info:eu-repo/semantics/nonPublished
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Towards Measuring the Maxwell–Boltzmann Distribution of a Single Heated Particle

Su, Xiaoya, Fischer, Alexander, Cichos, Frank 30 March 2023 (has links)
The Maxwell–Boltzmann distribution is a hallmark of statistical physics in thermodynamic equilibrium linking the probability density of a particle’s kinetic energies to the temperature of the system that also determines its configurational fluctuations. This unique relation is lost for Hot Brownian Motion, e.g., when the Brownian particle is constantly heated to create an inhomogeneous temperature in the surrounding liquid. While the fluctuations of the particle in this case can be described with an effective temperature, it is not unique for all degrees of freedom and suggested to be different at different timescales. In this work, we report on our progress to measure the effective temperature of Hot Brownian Motion in the ballistic regime. We have constructed an optical setup to measure the displacement of a heated Brownian particle with a temporal resolution of 10 ns giving a corresponding spatial resolution of about 23 pm for a 0.92 μm PMMA particle in water. Using a goldcoated polystyrene (AuPS) particle of 2.15 μm diameter we determine the mean squared displacement of the particle over more than six orders of magnitude in time. Our data recovers the trends for the effective temperature at long timescales, yet shows also clear effects in the region of hydrodynamic long time tails.

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