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Enregistrement W2039070138 · doi:10.1115/1.4001612

Numerical Investigation of Local Entropy Generation for Laminar Flow in Rotating-Disk Systems

2010· article· en· W2039070138 sur OpenAlexaff
Mohammad Shanbghazani, Vahid Heidarpoor, Marc A. Rosen, Iraj Mirzaee

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBejan numberLaminar flowReynolds numberMechanicsEntropy (arrow of time)Heat transferDimensionless quantityRotational symmetryPhysicsCompressibilityFinite volume methodThermodynamicsClassical mechanicsNusselt numberTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The entropy generation is investigated numerically in axisymmetric, steady-state, and incompressible laminar flow in a rotating single free disk. The finite-volume method is used for solving the momentum and energy equations needed for the determination of the entropy generation due to heat transfer and fluid friction. The numerical model is validated by comparing it to previously reported analytical and experimental data for momentum and energy. Results are presented in terms of velocity distribution, temperature, local entropy generation rate, Bejan number, and irreversibility ratio distribution for various rotational Reynolds number and physical cases, using dimensionless parameters. It is demonstrated that increasing rotational Reynolds number increases the local entropy generation rate and irreversibility rate, and that the irreversibility is mainly due to heat transfer while the irreversibility associated with fluid friction is minor.

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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,303

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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