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Enregistrement W1911670874 · doi:10.1139/cjp-2014-0689

Magnetohydrodynamic (MHD) mixed convection stagnation point flow of a nanofluid over a vertical plate with viscous dissipation

2015· article· en· W1911670874 sur OpenAlexvenueno aff
Irfan Mustafa, Tariq Javed, Abid Majeed

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidEckert numberNusselt numberPrandtl numberMagnetohydrodynamic drivePhysicsThermodynamicsParasitic dragCombined forced and natural convectionMechanicsSherwood numberSchmidt numberStagnation temperatureStagnation pointHeat transferMagnetohydrodynamicsReynolds numberBoundary layerNatural convectionTurbulenceMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, magnetohydrodynamic effects on the mixed convection flow of nanofluid particles, namely, Cu (copper) and Al 2 O 3 (alumina) near a stagnation region over a vertical plate in the presence of viscous dissipation is investigated. The governing equations of the nanofluid flow model proposed by Tiwari and Das (Int. J. Heat Mass Transfer, 50, 2002 (2007). doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2006.09.034) are converted into a dimensionless nonlinear system of ordinary differential equations by using the similarity transformation. The solution of the resulting equations is obtained numerically by using a very efficient implicit scheme known as the Keller box method. A comparison with previous studies is shown in tabular form and excellent agreement is found. The effects of pertinent parameters like magnetic parameter M, Eckert number Ec, and volume fraction parameter ϕ on velocity, temperature, skin friction coefficient, and local Nusselt number with fixed value of Prandtl number Pr = 6.2 are shown graphically and discussed. These results show that the skin friction coefficient increases for both nanoparticles in assisting and opposing flow cases because of increasing absolute values of M and Ec, on the other hand heat transfer rate is enhanced in the opposing flow case and reduced in the assisting flow case. The values of skin friction coefficient for both nanoparticles, namely, Cu and Al 2 O 3 increase with the increase in volume fraction parameter ϕ in both assisting and opposing flow cases and Cu has a higher value than Al 2 O 3 . The same behavior is observed for local Nusselt number in opposing flow, but in assisting flow the value of local Nusselt number decreases with the increase of ϕ in the presence of magnetic and viscous dissipation effects and Cu has a smaller value than Al 2 O 3 .

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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,432

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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