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Enregistrement W2003754981 · doi:10.4028/www.scientific.net/ddf.336.185

Bounding of Effective Thermal Conductivity of Two-Phase Materials

2013· article· en· W2003754981 sur OpenAlexaff
Ramvir Singh, Sajjan Kumar, R.S. Beniwal

Notice bibliographique

RevueDefect and diffusion forum/Diffusion and defect data, solid state data. Part A, Defect and diffusion forum · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensCanadian Society of Intestinal Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityUpper and lower boundsThermal conductionBounding overwatchMaterials scienceMathematicsPhase (matter)ConductivityVolume fractionThermodynamicsMathematical analysisPhysicsComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a new approach to obtain the upper and lower bounds for the effective thermal conductivity of real two-phase systems. The developed expressions are based upon the series and parallel combination of resistors. To incorporate the effect of random distribution of inclusions in the continuous matrix as well as the wide difference in the thermal conductivity of the constituents, a non-linear second-order correction term is introduced. This correction term is used to replace the volume fraction of inclusions in parallel and perpenducular thermal conductivity equations. The obtained upper and lower bounds are then compared with the Hashin and Shtrikman bounds [ and it is found that the modified bounds are narrower as compared to other previously developed bounds for effective thermal conductivity. The modified upper and lower bounds are then used in Chaudhary and Bhandaris model to predict the effective thermal conductivity of real two-phase materials. The predictions of the effective thermal conductivity using the modified relations match well with the experimental results.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,005
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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