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Enregistrement W2472732782 · doi:10.1115/1.4033966

Transport Phenomena and Properties in Treelike Networks

2016· article· en· W2472732782 sur OpenAlexaff
Peng Xu, Agus P. Sasmito, Boming Yu, Arun S. Mujumdar

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics Reviews · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer sciencePhenomenonEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treelike structures abound in natural as well as man-made transport systems, which have fascinated multidisciplinary researchers to study the transport phenomena and properties and understand the transport mechanisms of treelike structures for decades. The fluid flow and heat transfer in treelike networks have received an increasing attention over the past decade as the highly efficient transport processes observed in natural treelike structures can provide useful hints for optimal solutions to many engineering and industrial problems. This review paper attempts to present the background and research progress made in recent years on the transport phenomenon in treelike networks as well as technological applications of treelike structures. The subtopics included are optimization of branching structures, scaling laws of treelike networks, and transport properties for laminar flow, turbulent flow, heat conduction, and heat convection in treelike networks. Analytical expressions for the effective transport properties have been derived based on deterministic treelike networks, and the effect of branching parameters on the transport properties of treelike networks has also been discussed. Furthermore, numerical simulation results for treelike microchannel networks are presented as well. The proposed transport properties may be beneficial to understand the transport mechanisms of branching structures and promote the applications of treelike networks in engineering and industry.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations133
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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