Analysis of natural convection in a nanofluid‐filled triangular enclosure induced by cold and hot sources on the walls using stabilised MLPG method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A stabilised meshless local Petrov–Galerkin (MLPG) method with unity as the test function is extended to simulate the buoyancy‐driven fluid flow and heat transfer in a right‐angled, triangular enclosure filled with a nanofluid composed of a mixture of Al2O3 spherical nanoparticles in water. A cold source with a constant temperature Tc and a hot source with a constant temperature Th are placed along the left and bottom walls of the cavity, respectively, with a differential temperature difference between Tc and Th so that Th > Tc. The simulations performed in this study are based on the stream function–vorticity formulation. The moving least‐squares interpolations of the field variables are employed in these MLPG numerical calculations. A streamline upwind technique is employed to obtain stable solutions for high Rayleigh numbers. A parametric study is performed, and the effects of the Rayleigh number, the locations of the cold and hot sources on the respective cavity walls, and the volume fraction of the nanoparticles on the fluid flow and heat transfer inside the cavity are investigated. The results show that the average Nusselt number is generally an increasing function of the volume fraction of the nanoparticles. Moreover, it is concluded from the results that the locations of the cold and hot sources on the respective cavity walls have a significant effect on the flow and temperature fields inside the enclosure. In general, the maximum average Nusselt number occurs when the centres of the cold and hot sources are at Ys = 0.167 and Xs = 0.167, respectively, while the average Nusselt number is minimum for Ys = 0.833 and Xs = 0.833.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».