MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2790457585 · doi:10.3390/mi9020070

Optimization of Wavy-Channel Micromixer Geometry Using Taguchi Method

2018· article· en· W2790457585 sur OpenAlexaff
Nita Solehati, Joonsoo Bae, Agus P. Sasmito

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChonbuk National University
Mots-clésMicromixerTaguchi methodsMixing (physics)AmplitudeMaterials scienceChannel (broadcasting)Power (physics)Figure of meritMechanical engineeringAcousticsOpticsEngineeringElectrical engineeringOptoelectronicsComposite materialPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The micro-mixer has been widely used in mixing processes for chemical and pharmaceutical industries. We introduced an improved and easy to manufacture micro-mixer design utilizing the wavy structure micro-channel T-junction which can be easily manufactured using a simple stamping method. Here, we aim to optimize the geometrical parameters, i.e., wavy frequency, wavy amplitude, and width and height of the micro channel by utilizing the robust Taguchi statistical method with regards to the mixing performance (mixing index), pumping power and figure of merit (FoM). The interaction of each design parameter is evaluated. The results indicate that high mixing performance is not always associated with high FoM due to higher pumping power. Higher wavy frequency and amplitude is required for good mixing performance; however, this is not the case for pumping power due to an increase in Darcy friction loss. Finally, the advantages and limitations of the designs and objective functions are discussed in the light of present numerical results.

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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,706

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicromachinesMême sujetMicrofluidic and Capillary Electrophoresis ApplicationsTravaux en français237 207