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Enregistrement W2016018226 · doi:10.1515/zna-2008-1207

A Nonlinear Stability Analysis of a Double-Diffusive Magnetized Ferrofluid

2008· article· en· W2016018226 sur OpenAlexfundno aff
Sunil Mahajan, Amit Mahajan

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Naturforschung A · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaUniversity of WindsorUniversity of Minnesota
Mots-clésFerrofluidNonlinear systemInstabilityBuoyancyPhysicsMechanicsMagnetic fieldInertiaMagnetic energyStability (learning theory)Classical mechanicsCondensed matter physicsMagnetizationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A nonlinear (energy) stability analysis is performed for a magnetized ferrofluid layer, heated and soluted from below, with stress-free boundaries. A rigorous nonlinear stability result is derived by introducing a suitable generalized energy functional. The mathematical emphasis is on how to control the nonlinear terms caused by magnetic body and inertia forces. For ferrofluids we find that the existence of subcritical instabilities is possible, however, it is noted that, in case of a nonferrofluid, the global nonlinear stability Rayleigh number is exactly the same as that for linear instability. For lower values of the magnetic parameters, this coincidence is immediately lost. The effects of the magnetic parameter, M 3 , and the solute gradient, S1, on the subcritical instability region have also been analyzed. It is shown that with the increase of the magnetic parameter the subcritical instability region between the two theories decreases quickly, while with the increase of the solute gradient the subcritical region expands. We also demonstrate the coupling between the buoyancy and magnetic forces in the nonlinear energy stability analysis.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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