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Enregistrement W2408234019 · doi:10.2514/1.t4668

Analytical/Numerical Study of Fluid Flow and Heat Transfer Across In-Line Cylinders

2016· article· en· W2408234019 sur OpenAlexaff
Waqar A. Khan, Ovais U. Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermophysics and Heat Transfer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFreestreamNusselt numberReynolds numberBoundary layerMechanicsHeat transferPhysicsFilm temperatureBoundary layer thicknessBoundary value problemMaterials scienceThermodynamicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An integral approach to boundary-layer analysis is employed to investigate the effects of the longitudinal-pitch ratio on fluid flow and heat transfer from a longitudinal row of circular cylinders immersed in an infinite medium. The momentum equation is solved using the modified von Kármán–Pohlhausen method, which employs a fourth-order velocity profile within the hydrodynamic boundary layer. The potential-flow velocity is obtained by complex potential theory outside the boundary layer. A third-order temperature profile is used in the thermal boundary layer to solve the energy integral equation for the isothermal boundary condition. Closed-form solution is obtained for the heat transfer coefficient for a longitudinal row of circular cylinders immersed in an infinite medium. In the second part of this research activity, a numerical model based on computational fluid dynamics is developed to validate the closed-form solution. The proposed numerical model has been successfully implemented for simulating the flowfield over a longitudinal row of circular cylinders. Numerical simulations have been carried out for various values of the freestream Reynolds number and longitudinal-pitch ratio. The results obtained from the analytical and numerical models have been found to be in good agreement. The maximum percentage error in values of the average Nusselt number obtained from the numerical and analytical solutions is less than 9% and reduces further to a value of less than 4% with an increase in values of the freestream Reynolds 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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,444

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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