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Enregistrement W2160506565 · doi:10.1017/jmech.2012.66

Heat Transfer Phenomena in a Moving Nanofluid Over a Horizontal Surface

2012· article· en· W2160506565 sur OpenAlexaff
K. Vajravelu, K. V. Prasad

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermophoresisNanofluidPrandtl numberMechanicsSherwood numberBoundary layerHeat transferBrownian motionSchmidt numberStream functionMaterials scienceViscosityThermodynamicsSimilarity solutionClassical mechanicsPhysicsNusselt numberReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A numerical study is carried out to study the effects of variable fluid properties on the boundary layer flow and heat transfer of a nanofluid at a flat sheet. The effects of Brownian motion, thermophoresis and viscous dissipation due to frictional heating are also considered. The temperature-dependent variable fluid properties, namely, the fluid viscosity and the thermal conductivity are assumed to vary, respectively, as an inverse function and a linear function of temperature. Using a similarity transformation, the governing non-linear partial differential equations of the model problem are transformed into coupled non-linear ordinary differential equations and these equations are solved numerically by Keller-Box method. Velocity, temperature, and nanoparticles volume fraction profiles are presented and analyzed for several sets of values of the governing parameters; namely, variable fluid viscosity, variable thermal conductivity, Brownaian motion, thermophoresis and plate-velocity parameters with changes in the Prandtl and Schmidt numbers. It is observed that there is an increase in the skin friction in the upstream movement of the plate: But quite the opposite is true in the downstream movement of the plate. Also, the effect of the Schmidt number and the Brownian motion parameter is to reduce the Sherwood number, where as the effect of thermophoresis parameter is to enhance it.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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