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物理学 > 流体动力学

arXiv:2507.11665 (physics)
[提交于 2025年7月15日 ]

标题: 尾鳍游泳者的尺度定律,结合流体力学、运动学、形态学和尺度效应

标题: Scaling Laws for Caudal Fin Swimmers Incorporating Hydrodynamics, Kinematics, Morphology, and Scale Effects

Authors:Jung Hee Seo, Ji Zhou, Rajat Mittal
摘要: 许多鱼类以及仿生水下机器人使用身体尾鳍推进方式,其中一种波浪状的身体运动最终导致高振幅的尾鳍振动以产生推力。 本研究利用一种基于鲭鱼的尾鳍游泳器在广泛雷诺数和斯特劳哈尔数范围内的高保真度模拟,分析游泳运动学与水动力之间的关系。 本研究的核心是导出并使用尾鳍前缘涡流的模型。 该涡流主导了从鳍产生的推力,而前缘涡流模型是推导基于流动物理的尺度定律的基础。 推力、功率、效率、运输成本和游泳速度的尺度定律被导出,并使用高保真度模拟数据进行参数化。 这些定律经过已发表的模拟和实验数据验证,揭示了几种新的运动学和形态学参数,这些参数对水动力性能有关键影响。 结果提供了一个机制框架,用于理解推力生成、优化游泳性能以及评估规模和形态在鱼类及仿生水下机器人水下运动中的影响。
摘要: Many species of fish, as well as biorobotic underwater vehicles, employ body caudal fin propulsion, in which a wave-like body motion culminates in high-amplitude caudal fin oscillations to generate thrust. This study uses high fidelity simulations of a mackerel-inspired caudal fin swimmer across a wide range of Reynolds and Strouhal numbers to analyze the relationship between swimming kinematics and hydrodynamic forces. Central to this work is the derivation and use of a model for the leading edge vortex on the caudal fin. This vortex dominates the thrust production from the fin and the LEV model forms the basis for the derivation of scaling laws grounded in flow physics. Scaling laws are derived for thrust, power, efficiency, cost-of-transport, and swimming speed, and are parameterized using data from high fidelity simulations. These laws are validated against published simulation and experimental data, revealing several new kinematic and morphometric parameters that critically influence hydrodynamic performance. The results provide a mechanistic framework for understanding thrust generation, optimizing swimming performance, and assessing the effects of scale and morphology in aquatic locomotion of both fish and biorobotic underwater vehicles.
评论: 本文考虑提交至《流体力学杂志》
主题: 流体动力学 (physics.flu-dyn) ; 生物物理 (physics.bio-ph)
引用方式: arXiv:2507.11665 [physics.flu-dyn]
  (或者 arXiv:2507.11665v1 [physics.flu-dyn] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.11665
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Jung Hee Seo [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 15 日 18:57:32 UTC (7,314 KB)
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