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Enregistrement W2045172189 · doi:10.1080/10618560410001729090

Modeling interfacial heat transfer from single or multiple deforming droplets

2004· article· en· W2045172189 sur OpenAlexaff
Vala Mehdi-Nejad, J. Mostaghimi, S. Chandra

Notice bibliographique

RevueInternational journal of computational fluid dynamics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsAdvectionHeat transferVolume of fluid methodMomentum (technical analysis)Materials scienceMass transferVolume (thermodynamics)Momentum transferLevel set methodThermodynamicsFlow (mathematics)PhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a method to simulate heat transfer across the interface separating immiscible liquids. One-field volume tracking is used which involves solving one set of equations for conservation of mass, momentum and energy. The original idea behind volume tracking methods has been used not only to advect mass and momentum but also energy across cell boundaries. The van Leer method is used to approximate advection temperatures across the sharp temperature gradients existing at fluid/fluid interface. As applications to this method, the fall of single and multiple molten tin droplets in oil, and the rise of octane droplets in water are simulated.For molten tin droplets, results show a region of high temperature in the wake region behind the droplets and a temperature distribution along the droplet surface. During the simulation of the fall of two successive droplets, the heat dissipation from the downstream droplet causes a dramatic change in temperature distribution of the upstream droplet. Finally, large deformations are observed during the rise of octane droplets which greatly affects the heat transfer from these droplets to water.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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