Design of bio-inspired computing technique for nanofluidics based on nonlinear Jeffery–Hamel flow equations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, stochastic numerical treatment is presented for boundary value problems (BVPs) arising in nanofluidics for nonlinear Jeffery–Hamel flow (NJ-HF) equations using feed-forward artificial neural networks (ANNs) optimized with bio-inspired computing based on genetic algorithms (GAs) integrated with the active-set method (ASM). NJ-HF equations associated with both convergent and divergent channels, involving nanoparticles, are derived from the transformation of Navier–Stokes partial differential equations to nonlinear BVPs of third-order ordinary differential equations. The mathematical model of the transformed BVPs is developed with the help of ANNs in an unsupervised manner and the design parameters of these networks are trained with GAs, ASM, and GA–ASM. The design scheme is evaluated for NJ-HF by taking water as a base fluid containing three different types of nanomaterials: copper (Cu), alumina (Al 2 O 3 ), and titania (TiO 2 ) under various scenarios based on the angle of the channels and Reynolds numbers. Accuracy and convergence of the designed scheme are validated through comparison with standard numerical results using the Adams method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle