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Enregistrement W4417268539 · doi:10.1103/19vc-d3vd

Simulation of the high Mach number motion for bubble collapse in a compressible Euler fluid using Basilisk

2025· article· en· W4417268539 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Defense
Mots-clésMach numberBubbleCompressibilityRADIUSEuler equationsCavitationSonoluminescenceShock waveShock (circulatory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cavitation is a process where bubbles form and collapse within a fluid with dynamic, spatially varying pressure. This phenomenon can concentrate energy density by 12 orders of magnitude, creating light-emitting plasma or damaging nearby surfaces. A key question in cavitation theory and experiments is: What are the upper limits of energy density achievable through this spontaneous multiscale process? Among the many physical processes at play, we focus on fluid compressibility, modeled using the Tait-Murnaghan equation of state for a homentropic Euler fluid. Sonoluminescence represents the extreme limit of cavitation. Here, we examine an extreme case of experimentally realizable sonoluminescence, where spherical cavities have an initial radius that is 10 to 20 times their ambient radius and change their radius by a factor of over 100 during the collapse. To capture such extreme motion, with Mach numbers relative to ambient sound speed greater than one during the final stages of implosion, require methods beyond the classic approaches of Rayleigh and Gilmore. In this direction, we applied an all-Mach solver developed in the Basilisk framework, actively used to model bubble dynamics. Some of the reasons for its popularity include the fact that it is also expected to work for high Mach numbers, transport processes, nonspherical motion, shock wave capture, and involves low computational cost. Additionally, it has been tested for compressible motion at lower Mach numbers. Given its recent and extensive application, we endeavored to determine the specific solver's capability in resolving rapid bubble collapses. This solver was designed to handle the hydrodynamics of both the gas inside the bubble and the compressible fluid outside. However, we discovered that even at early times, when the Mach number is small and the fluid is approximately incompressible, the solver cannot accurately resolve the hydrodynamic motion within practical computational limits. To capture high Mach number motion and resolve dynamics in the sonoluminescence regime, we employed the well-established uniform bubble approximation for the ideal gas inside the bubble. Within this approximation, the all-Mach solver achieved numerically converging results describing the evolution of the bubble wall. Although compressibility slows down the collapse, these bubbles reach velocities exceeding the ambient speed of sound of the surrounding fluid. Our method works for various fluids and is applied to liquid lithium as well as water. Our results reproduce the equation-of-state-dependent asymptotic power-law region predicted by analytic calculations for water and liquid lithium in the case of an empty cavity. This confirms our method's ability to capture high Mach number motion and suggests that the asymptotic regime could be experimentally observed. When the cavity is filled with an ideal gas, the transition to Mach number greater than one in liquid lithium occurs later in the collapse than for water, making liquid lithium a possible candidate for achieving greater concentration of energy density. Furthermore, an outgoing shock wave, which can diagnose cavitation in opaque fluids such as liquid lithium, is captured without implementing an ad hoc construction algorithm for solutions based on characteristics or other approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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