Developing Cross Drag Expressions for Nanotube Bundles Using Molecular Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The nonequilibrium molecular dynamics (NEMD) simulations are performed to calculation the cross drag over a nanotube located in a uniform liquid argon flow. As is known, the behavior of fluid flows in nano-scale sizes is very different from that in microscopic and macroscopic sizes. In this work, our concern is on the flow of argon molecules over a nanotube which occurs in nanoscale sizes. We calculate the cross drag enforced the nanotube at Re≤1.0. In this regard, we use the molecular dynamics and simulate the flow of argon molecules over (6,0), (8,0) and (10,0) nanotubes. The simulations are performed at different velocities and the cross drag coefficient is computed at different Reynolds numbers. To improve the efficiency of simulations, we use USHER algorithm and examin the insertion of molecules at the end of the simulation box, the argon molecules are located out of box. Using the power trend line, we derived a formula, which approximates the cross drag of chosen nanotube. In all simulations, only the first two and the last two rings of the nanotube are frozen. All non-bonded interactions are calculated based on the Lennard-Jones potential. The results if molecular dynamics are compared with two empirical expressions provided by experiments performed on the flow over a macro-scale cylinder. The results show that the cross drag force on a single-walled nanotube calculated from MD simulations is larger than that provided by the empirical expressions in slow flows (Re≪ 1.0). As is expected the results of continuum flow calculations cannot be trusted to predict the drag of a nanotubes if Re≪1.0. The difference increases as the flow velocity decreases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».