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Enregistrement W1868576201 · doi:10.1139/cjp-2013-0324

Numerical simulation of magnetohydrodynamic micropolar fluid flow and heat transfer in a channel with shrinking walls

2013· article· en· W1868576201 sur OpenAlexvenueno aff
Kashif Ali, Muhammad Ashraf, Nimra Jameel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMechanicsMagnetohydrodynamic driveDiscretizationHeat transferFluid dynamicsNonlinear systemShooting methodCompressibilityFlow (mathematics)Nusselt numberFinite difference methodClassical mechanicsBoundary value problemMagnetohydrodynamicsMathematical analysisThermodynamicsReynolds numberTurbulenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We numerically study the steady hydromagnetic (magnetohydrodynamic) flow and heat transfer characteristics of a viscous incompressible electrically conducting micropolar fluid in a channel with shrinking walls. Unlike the classical shooting methodology, two distinct numerical techniques are employed to solve the transformed self-similar nonlinear ordinary differential equations (ODEs). One is the combination of a direct and an iterative method (successive over-relaxation with optimal relaxation parameter) for solving the sparse system of linear algebraic equations arising from the finite difference discretization of the linearised ODEs. For the second one, a pseudotransient method is used where time plays the role of an iteration parameter until the steady state is reached. The two approaches may be easily extended to other geometries (for example, sheets, disks, and cylinders) with possible wall conditions like slip, stretching, rotation, suction, and injection. Effects of some physical parameters on the flow and heat transfer are discussed and presented through tables and graphs. Detailed description of the computational procedure and the results of the study may be beneficial for the researchers in the flow and thermal control of polymeric processing.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,427

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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