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Enregistrement W2793134696 · doi:10.1080/01457632.2018.1446872

Optimum Dimensions of Longitudinal Rectangular Fins and Cylindrical Pin Fins with a Prescribed Tip Temperature

2018· article· en· W2793134696 sur OpenAlexafffund
André L. Marchildon, H.M. Soliman

Notice bibliographique

RevueHeat Transfer Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Nottingham
Mots-clésFinMaterials scienceMechanicsHeat transferAdiabatic processConstant (computer programming)Annular finAspect ratio (aeronautics)ConvectionBase (topology)Volume (thermodynamics)ThermodynamicsHeat transfer coefficientPhysicsMathematicsComposite materialMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with constant-area, longitudinal fins with rectangular and circular cross-sections for the condition of prescribed tip temperature. For these fin geometries, the optimum aspect ratios for maximum heat transfer per unit volume have been determined analytically in the literature for the cases of adiabatic tip and convective tip using a one-dimensional analysis. For the case of prescribed tip temperature, a numerical two-dimensional analysis was reported for rectangular fins. In the present study, the temperature distribution and rates of heat transfer at the base and tip of both fin cross-sections were determined using one– and two-dimensional analyses. The ranges of independent parameters within which the one-dimensional solution was within 1% from the two-dimensional solution were determined, and simple analytical formulae for the optimum aspect ratios were derived based on the one-dimensional solution. An example is given showing the application of the results in design.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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