MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2578324533 · doi:10.1139/cjp-2016-0749

Hydromagnetic flow and heat transfer with various nanoparticle additives past a wedge with high order velocity slip and temperature jump

2017· article· en· W2578324533 sur OpenAlexvenueno aff
Qianfang Liu, Jing Zhu, Bandar Bin-Mohsin, Liancun Zheng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Saud UniversityDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanofluidMechanicsTemperature jumpSlip (aerodynamics)Heat transferJumpPhysicsHomotopy analysis methodWedge (geometry)Brownian motionThermodynamicsClassical mechanicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanofluid slip flow with distinct solid particles past a wedge with convective surface and high order slip is discussed in this paper. The wedge model is modified by considering the effects of Brownian motion and thermophphoresis together with the high order velocity slip and temperature jump. In this study, the governing fundamental equations are first transformed into third-order ordinary differential equations and solved by using the homotopy analysis method (HAM). Through error analysis and comparison with previous research, the effectiveness of HAM is ascertained, and the crucial influence of nanoparticles and high-order slip on the fluid skin-friction coefficient and heat transfer coefficient is analyed. Thermophphoresis parameter and suction/injection parameter are found to cause an increase in velocity and temperature. The rate of heat transfer in the Cu–water nanofluid is found to be higher than the others.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,615

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of PhysicsMême sujetNanofluid Flow and Heat TransferTravaux en français237 207