1. 因次分析與相似性
   1. 因次分析
      1. 目的
         1. 原因
            1. 實驗費用昂貴
         2. 期望
            1. 實驗次數越少好
         3. 因此
            1. 利用“因次分析”達成目的
         4. 適用
            1. 可適用於不同流場
      2. 各種物理量
         1. 基本因次
            1. 質量(M)、長度(Ｌ)、時間(T)及溫度(𝜽)的組合
      3. 白金漢𝜋定理 (Buckingham -𝜋 theorem)
         1. 定義
            1. 已知
            2. 在任何物理問題中，因變數為自變數之函數
            3. 其中
            4. m為流場中所有變數之個數
            5. n為基本因次之個數
            6. 取
            7. m-n為此題物理問題之 “無因次變數”之個數
            8. 則
            9. 稱“無因次變數”為𝜋函數
      4. 分析步驟
         1. "有因次"個數
            1. (1)找出問題之所有"有因次變數"個數(m) ,並表示成
         2. "無因次"個數
            1. (2)找出"基本因次"個數(n),並求得物理問題之"無因次變數"個數(m-n)
         3. 選擇"基本變數"
            1. (3)選擇"重複變數"(基本變數)
            2. 其變數必須包含所有之基本因次
            3. 重複變數不可直接構成變數
         4. 白金漢定理
            1. (4)利用白金漢定理,解得(m-n)個無因次變數之無因次參數式。
   2. 無因次參數
      1. 雷福韋馬慣上面 分母黏重表可壓
         1. 雷諾數( Reynolds number) Re
         2. 福祿數( Froude number ) Fr
         3. 韋伯數( Weber number) We
         4. 馬赫數( Mach number) M
      2. 尤拉史特慣下面 分子壓力與離心
         1. 歐拉數( Euler number ) Eu
         2. 史特豪數( Strouhal number) St
   3. 相似定律
      1. 相似性(similitude)
         1. 目的
            1. 從模型(model)之物理系統來預測原型(prototype)在某方面之物理特性
         2. 定義
            1. 若
            2. 模型與原型具有相似性
            3. 則
            4. 模型與原型間 各 無因次參數 應相等
         3. 種類
            1. 動力相似( dynamic similarity)
            2. 所受之力均具有相同比值
            3. 運動相似(kinematic similarity)
            4. 所受 速度 加速度 均具有相同比值
            5. 幾何相似(geometric similarity)
            6. 對應長度均具有相同之比值
      2. 常用流場
         1. 自由表面之流動
            1. 定義
            2. 兩種不同流體所產生之介面上的流動,稱為自由表面之流動
         2. 完全沈浸之流動
            1. 定應
            2. 此流場包括流體流過機翼、灒水艇或管路之流動
         3. 可壓縮流動
         4. 週期性運動
            1. 定義
            2. 若
            3. 流場具有週期性之流動
            4. 例如：流體流經橋樑或電纜等
            5. 則
            6. 史特豪數為其主導之無因次參數
   4. 無因次化之統御方程式
      1. 連續方程式
      2. 那維爾一史托克方程式