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Enregistrement W2886065121 · doi:10.1139/cjp-2017-0222

On steady two-dimensional Carreau nanofluid flow in the presence of infinite shear rate viscosity

2018· article· en· W2886065121 sur OpenAlexvenueno aff
Masood Khan, Humara Sardar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermophoresisNanofluidPrandtl numberWeissenberg numberBiot numberCarreau fluidViscosityLewis numberPhysicsMechanicsShear rateBoundary layerThermodynamicsBrownian motionShear thinningSchmidt numberFlow (mathematics)ConvectionHeat transferMass transfer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the steady two-dimensional Carreau nanofluid flow over a stretching surface with infinite shear rate viscosity. The effects of Brownian motion and thermophoresis under the influence of convectively heated surface are analyzed. Using suitable transformations, nonlinear partial differential equations are transformed into ordinary differential equations and solved numerically using the Runge–Kutta–Fehlberg method coupled with the shooting technique. The effects of various physical parameters like local Weissenberg number (We), thermophoresis parameter (Nt), Brownian motion parameter (Nb), Prandtl number (Pr), Lewis number (Le), viscosity ratio parameter (β*), and Biot number (γ*) on the temperature and nanoparticle concentration distributions are displayed graphically and discussed quantitatively. Generally, our results reveal that temperature and nanoparticle concentration distributions are marginally influenced by the viscosity ratio parameter. Further, it is noted that augmented values of viscosity ratio parameter thin the boundary layer thickness in shear thinning fluid and the reverse is true for shear thickening fluid.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,402

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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