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Enregistrement W2125584201 · doi:10.4208/cicp.2014.m314

Effects of Reynolds and Prandtl Numbers on Heat Transfer Around a Circular Cylinder by the Simplified Thermal Lattice Boltzmann Model

2015· article· en· W2125584201 sur OpenAlexaff
Qing Chen, Xiaobing Zhang, Junfeng Zhang

Notice bibliographique

RevueCommunications in Computational Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberPrandtl numberTurbulent Prandtl numberReynolds numberStagnation pointMechanicsLattice Boltzmann methodsMagnetic Prandtl numberHeat transferPhysicsFilm temperatureThermodynamicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the fluid flow and heat transfer around a circular cylinder are studied under various conditions (Reynolds number 10 < Re < 200; Prandtl number, 0.1 ≤ Pr ≤ 2). To solve the governing equations, we use the simplified thermal lattice Boltzmann model based on double-distribution function approach, and present a corresponding boundary treatment for both velocity and temperature fields. Extensive numerical results have been obtained to the flow and heat transfer behaviors. The vortices and temperature evolution processes indicate that the flow and temperature fields change synchronously, and the vortex shedding plays a determinant role in the heat transfer. Furthermore, the effects of Reynolds and Prandtl number on the flow and isothermal patterns and local and averaged Nusselt numbers are discussed in detail. Our simulations show that the local and averaged Nusselt numbers increase with the Reynolds and Prandtl numbers, irrespective of the flow regime. However, the minimum value of the local Nusselt number can shift from the rear point at the back of the cylinder with higher Prandtl number even in the steady flow regime, and the distribution of the local Nusselt number is almost monotonous from front stagnation point to rear stagnation point with lower Prandtl number in the unsteady flow regime.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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