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Enregistrement W2328864158 · doi:10.1139/cjp-2013-0254

Radiation and heat generation effects on viscous Joule heating MHD-conjugate heat transfer for a vertical flat plate

2014· article· en· W2328864158 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Mokaddes Ali, Abdullah Al Mamun, Md. Abdul Maleque

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsJoule heatingMechanicsHeat generationPrandtl numberEckert numberHeat transferMagnetohydrodynamicsThermal conductionThermal radiationHeat transfer coefficientThermodynamicsInternal heatingConvectionConvective heat transferNatural convectionNusselt numberMagnetic fieldTurbulenceReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conjugate heat transfer formed by the coupling effect of conduction inside and free convection flow along the flat plate is analyzed. The Joule heating effect because of considered magnetohydrodynamics (MHD) along with viscous dissipation, heat generation, and radiation phenomena are included in the investigation. The converted dimensionless partial differential equations representing the aforementioned flow characteristics are transformed into nonlinear equations with the help of a stream function with similarity variable. Finally, a numerical solution is carried out using the implicit finite difference method to analyze the flow behaviors in terms of velocity, temperature, skin friction coefficient, heat transfer rate, and surface temperature. A complete parametric analysis is done on the numerical results to show the effects of the radiation parameter, magnetic parameter, Eckert number, heat generation parameter, conjugate conduction parameter, and Prandtl number. It is found that thermal radiation, viscous Joule heating, and internal heat generation in the presence of axial conduction effects have a significant effect on MHD natural convection flow and thermal fields.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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