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Enregistrement W1983194813 · doi:10.1115/1.3056598

Modeling Micro Mass and Heat Transfer for Gases Using Extended Continuum Equations

2009· article· en· W1983194813 sur OpenAlexaff
Manuel Torrilhon, Henning Struchtrup

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnudsen numberDirect simulation Monte CarloHagen–Poiseuille equationBoltzmann equationStatistical physicsBoundary value problemPhysicsHeat transferHeat fluxMass transferMoment (physics)MechanicsClassical mechanicsMonte Carlo methodThermodynamicsFlow (mathematics)MathematicsDynamic Monte Carlo methodQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents recent contributions to the development of macroscopic continuum transport equations for micro gas flows and heat transfers. Within the kinetic theory of gases, a combination of the Chapman–Enskog expansion and the Grad moment method yields the regularized 13-moment equations (R13 equations), which are of high approximation order. In addition, a complete set of boundary conditions can be derived from the boundary conditions of the Boltzmann equation. The R13 equations are linearly stable, and their results for moderate Knudsen numbers stand in excellent agreement with direct simulation Monte Carlo (DSMC) method simulations. We give analytical expressions for heat and mass transfer in microchannels. These expressions help to understand the complex interaction of fluid variables in microscale systems. Additionally, we compare interesting analogies such as a mass flux and energy Knudsen paradox. In particular, the R13 model is capable of predicting and explaining the detailed features of Poiseuille microflows.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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