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Enregistrement W2314567390 · doi:10.1002/cjce.22483

Forced convection flow and heat transfer across an in‐line bank of circular cylinders

2016· article· en· W2314567390 sur OpenAlexvenueno aff
Ram Pravesh Ram, Ram Prakash Bharti, Amit Dhiman

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberMechanicsForced convectionHeat transferLaminar flowDragReynolds numberPrandtl numberCombined forced and natural convectionStreamlines, streaklines, and pathlinesCylinderParasitic dragDrag coefficientThermodynamicsPhysicsMaterials scienceNatural convectionGeometryMathematicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The common engineering problem of flow across an in‐line bank of circular cylinders was studied using CFD to investigate the nature of flow and heat transfer of a Newtonian incompressible fluid under a two‐dimensional laminar forced convection regime. The problem was modelled as a unit cell with symmetric and periodic boundary conditions, and the forced convection flow‐governing equations were solved numerically using a finite volume‐based solver (ANSYS Fluent). The study examined the dependence of local and global characteristics (streamlines, pressure and isotherm contours, individual and total drag coefficients, and average Nusselt number) on the following parameters: free‐volume fraction (0.7 ≤ ϕ f ≤ 0.99), Reynolds number (1 ≤ Re ≤ 40), and Prandtl number (0.7 ≤ Pr ≤ 100). The results reveal that, as the cylinder diameter becomes large relative to the pitch (i.e. as ϕ f decreases), friction drag across the cylinder surface increases, as well as pressure drag in the wake. Analogously, heat transfer improves and the Nusselt number increases as cylinder diameter‐to‐pitch ratio increases. The results were used to develop simple correlations for the drag coefficients and average Nusselt number.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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