Study of the boundary layer heat transfer of nanofluids over a stretching sheet: Passive control of nanoparticles at the surface
Notice bibliographique
Résumé
The boundary layer heat and mass transfer of nanofluids over an isothermal stretching sheet is analyzed using a drift-flux model. The relative slip velocity between the nanoparticles and the base fluid is taken into account. The nanoparticles’ volume fractions at the surface of the sheet are considered to be adjusted passively. The thermal conductivity and the dynamic viscosity of the nanofluid are considered as functions of the local volume fraction of the nanoparticles. A non-dimensional parameter, heat transfer enhancement ratio, is introduced, which shows the alteration of the thermal convective coefficient of the nanofluid compared to the base fluid. The governing partial differential equations are reduced into a set of nonlinear ordinary differential equations using appropriate similarity transformations and then solved numerically using the fourth-order Runge–Kutta and Newton–Raphson methods along with the shooting technique. The effects of six non-dimensional parameters, namely, the Prandtl number of the base fluid Prbf, Lewis number Le, Brownian motion parameter Nb, thermophoresis parameter Nt, variable thermal conductivity parameter Nc and the variable viscosity parameter Nv, on the velocity, temperature, and concentration profiles as well as the reduced Nusselt number and the enhancement ratio are investigated. Finally, case studies for Al2O3 and Cu nanoparticles dispersed in water are performed. It is found that increases in the ambient values of the nanoparticles volume fraction cause decreases in both the dimensionless shear stress f″(0) and the reduced Nusselt number Nur. Furthermore, an augmentation of the ambient value of the volume fraction of nanoparticles results in an increase the heat transfer enhancement ratio hnf/hbf. Therefore, using nanoparticles produces heat transfer enhancement from the sheet.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».