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Enregistrement W2267717655 · doi:10.36884/jafm.3.02.11886

Slip-Flow and Heat Transfer in Isoflux Rectangular Microchannels with Thermal Creep Effects

2010· article· en· W2267717655 sur OpenAlexfundno aff
Hamid Niazmand, Ali Amiri Jaghargh, Metin Renksizbulut

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Fluid Mechanics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFerdowsi University of Mashhad
Mots-clésCreepMechanicsReynolds numberMicrochannelHeat fluxMaterials scienceSlip (aerodynamics)Heat transferRarefaction (ecology)Heat transfer coefficientSlip ratioThermodynamicsThermalComposite materialPhysicsTurbulenceGeologyShear stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A control-volume numerical approach has been used to study rarefaction effects in simultaneously hydrodynamically and thermally developing flow in rectangular microchannels with a prescribed uniform wall heat flux in the slip-flow regime (10 -3 ≤ Kn ≤ 10 -1 ).The effects of velocity slip and thermal creep on the key flow parameters are examined in detail.Low Reynolds number flows (Re ≤ 1) for different channel aspect ratios (0 ≤ α* ≤ 1) are considered.The effects of rarefaction on the global features of the flow and thermal development in the entrance region are examined.Dramatic reductions in the friction coefficient are observed in the entrance region due to rarefaction effects, which are enhanced by thermal creep.For the fluid heating cases considered here, thermal creep increases slip at the wall and thereby further reduces the friction coefficient and slightly enhances heat transfer at a given Reynolds number.For an identical heat flux applied to the microchannel walls, thermal creep effects become much more pronounced at lower Reynolds numbers since it results in higher axial temperature gradients.

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 seuil0,004

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,153 · 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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