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Enregistrement W2604889855 · doi:10.1051/epjap/2017170087

Study on an antagonist differentiated heated lid driven-cavity enclosing a tube: lattice Boltzmann method

2017· article· en· W2604889855 sur OpenAlexaff
Xiaoyan Ma, Nicolas Pellerin, Marcelo Reggio, Rachid Bennacer

Notice bibliographique

RevueThe European Physical Journal Applied Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberLattice Boltzmann methodsMechanicsReynolds numberNatural convectionHeat transferCylinderPhysicsRayleigh numberClassical mechanicsGeometryMathematicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The method of lattice-Boltzmann multiple relaxation time (MRT) is commonly applied to study the conversion system consisting in a combination of forced convection and natural convection occurred in a cavity. Moving the top surface horizontally at a fixed speed, while two vertical walls are applied with constant different temperatures, assuming adiabatic case on both bottom and top walls. We consider a “non-cooperating” situation, where dynamics and buoyancy forces counterbalance. The cavity contains a circular cylinder placed at various positions. Boundary conditions for velocity and temperature have been applied to handle the non-Cartesian boundary of the cylinder. In lattice Boltzmann methods we adopt the double distribution model for calculating both the thermal and hydrodynamic fields. The D2Q5 and D2Q9 lattice are chosen to perform the simulations for a wide range of Reynolds and Rayleigh numbers. By calculating the average Nusselt number, we also investigated the influence of different obstacle positions on characteristics of flow and heat transfer. The results show the influence of the obstacle position on the dimensionless numbers, so as to effect the heat transfer behaviors inside the cavity. It is also indicates that the governing parameters are also related to driven power for the upper surface sliding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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