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Enregistrement W2804384423 · doi:10.1098/rspa.2018.0323

Coupled constitutive relations: a second law based higher-order closure for hydrodynamics

2018· article· en· W2804384423 sur OpenAlexaff
Anirudh Singh Rana, Vinay Kumar Gupta, Henning Struchtrup

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésKnudsen numberSecond law of thermodynamicsNonlinear systemConstitutive equationBoundary value problemFourier transformEntropy productionClassical mechanicsPhysicsConservation lawExtended irreversible thermodynamicsHeat fluxMathematicsStatistical physicsMathematical analysisThermodynamicsHeat transferNon-equilibrium thermodynamicsFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the classical framework, the Navier-Stokes-Fourier equations are obtained through the linear uncoupled thermodynamic force-flux relations which guarantee the non-negativity of the entropy production. However, the conventional thermodynamic descrip- tion is only valid when the Knudsen number is sufficiently small. Here, it is shown that the range of validity of the Navier-Stokes-Fourier equations can be extended by incorporating the nonlinear coupling among the thermodynamic forces and fluxes. The resulting system of conservation laws closed with the coupled constitutive relations is able to describe many interesting rarefaction effects, such as Knudsen paradox, transpiration flows, thermal stress, heat flux without temperature gradients, etc., which cannot be predicted by the classical Navier-Stokes-Fourier equations. For this system of equations, a set of phenomenological boundary conditions, which respect the second law of thermodynamics, is also derived. Some of the benchmark problems in fluid mechanics are studied to show the applicability of the derived equations and boundary conditions.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,494

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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