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Enregistrement W2804135098 · doi:10.14447/jnmes.v20i4.321

Heat Transfer Analysis Of Nano-fluid Flow In A Converging Nozzle With Different Aspect Ratios

2017· article· en· W2804135098 sur OpenAlexvenueno aff
T. Sathish

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidMaterials sciencePressure dropHeat transferMechanicsReynolds numberFluid dynamicsNozzleAspect ratio (aeronautics)Volumetric flow rateThermodynamicsComposite materialTurbulencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study evaluates the nanofluid using finite element analysis with base fluid (water) and seeding particles (Aluminum oxide). This is placed over a convergence channel consisting of varying aspect ratio that are evaluated quantitatively to enhance the heat transfer properties of the nanofluid.We have considered frictional loss characteristics that increases the flow of the fluid with Reynolds numbers varying from 100-2000 is compared.A baseline modeling is established using the methodology analysis for the fluid flow over a rectangular chamber that is designed in the form of a square duct of ratio 1:1. The analysis is carried out over the heat transfer and flow rate characteristics of the nanofluid that converges into the square ducts with different aspect ratio, is analyzed.The concentration of the nano fluid is maintained at the constant rate, which is used for studying the flow rate influence over different aspect ratios. The thermal and flow characteristics is analyzed in such situation and validated against other literatures to check the efficiency in the converging rectangular oxygen free copper channel.The simulation results shows an increase in temperature on the duct out and drop in temperature on the inlet walls of the tube.The pressure changes and shear stress along the walls of the chamber is not much noticed and it is constant throughout the entire chamber.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations106
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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