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Enregistrement W2132045015 · doi:10.1088/1742-2132/7/4/009

Onset of Darcy–Brinkman double-diffusive convection in a magnetized ferrofluid layer using a thermal non-equilibrium model: a nonlinear stability analysis

2010· article· en· W2132045015 sur OpenAlexafffund
Poonam Sharma, Amit Mahajan

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysics and Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Technology HamirpurCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaUniversity of Windsor
Mots-clésFerrofluidInstabilityMechanicsConvectionNonlinear systemDarcy numberBrinkman numberInertiaHeat transferThermodynamicsRayleigh numberMagnetic fieldPhysicsClassical mechanicsNatural convectionNusselt number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a nonlinear stability analysis of a double-diffusive convection in a magnetized ferrofluid layer confined between stress-free boundaries using a thermal non-equilibrium model by the energy method. A Darcy-Brinkman model is used for the momentum equation and a two-field model is used for the energy equation, each representing the solid and fluid phases separately. The mathematical emphasis is on how to control the nonlinear terms caused by magnetic body and inertia forces. The effects of the interface heat transfer coefficient (H ), magnetic parameter (M 3 ), Darcy-Brinkman number ( Da) and porosity-modified conductivity ratio ( ) on the onset of ferroconvection in the presence of solute (S ) have been analysed. For all the cases studied, it is found that solute gradient enhances the stability of the system. A comparison with linear instability theory shows that there is a difference between the critical Rayleigh numbers and thus indicates the possibility of the existence of a subcritical instability region for ferrofluids. However, for non-ferrofluids stability and instability boundaries coincide.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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