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Enregistrement W2081341162 · doi:10.1108/09615530310501975

Effect of surface waviness and aspect ratio on heat transfer inside a wavy enclosure

2003· article· en· W2081341162 sur OpenAlexaff
Prodip K. Das, Shohel Mahmud, Syeda Humaira Tasnim, A. K. M. Sadrul Islam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Numerical Methods for Heat &amp Fluid Flow · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberWavinessHeat transferRayleigh numberNatural convectionStreamlines, streaklines, and pathlinesMechanicsPrandtl numberEnclosureAspect ratio (aeronautics)Materials scienceBejan numberThermodynamicsPhysicsComposite materialReynolds numberEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical simulation has been carried out to investigate the buoyancy induced flow and heat transfer characteristics inside a wavy walled enclosure. The enclosure consists of two parallel wavy and two straight walls. The top and the bottom walls are wavy and kept isothermal. Two straight‐vertical sidewalls are considered adiabatic. Governing equations are discretized using the control volume based finite‐volume method with collocated variable arrangement. Simulation was carried out for a range of surface waviness ratios, λ=0.00‐0.25; aspect ratios, A=0.25‐0.5; and Rayleigh numbers Ra=10 0 ‐10 7 for a fluid having Prandtl number equal to 1.0. Results are presented in the form of local and global Nusselt number distributions, streamlines, and isothermal lines for different values of surface waviness and aspect ratios. For a special case of λ=0 and A=1.0, the average Nusselt number distribution is compared with available reference. The results suggest that natural convection heat transfer is changed considerably when surface waviness changes and also depends on the aspect ratio of the domain. In addition to the heat transfer results, the heat transfer irreversibility in terms of Bejan number (Be) was measured. For a set of selected values of the parameters (λ, A, and Ra), a contour of the Bejan number is presented at the end of this paper.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations39
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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