Heat Transfer Phenomena in a Moving Nanofluid Over a Horizontal Surface
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».