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Enregistrement W2902993298 · doi:10.1139/tcsme-2017-511

FORCED CONVECTION BASED HEAT TRANSFER ANALYSIS OF SPHERICAL DIMPLE AND PROTRUSION SURFACE IN TURBULENT FLOW

2017· article· en· W2902993298 sur OpenAlexvenueno aff
Ashif Perwez, Shreyak Shende, Rakesh Kumar

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimpleNusselt numberMechanicsTurbulenceHeat transferReynolds numberMaterials scienceHeat transfer enhancementFlow (mathematics)VortexPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental and numerical investigation is performed to study the effect of dimple and protrusion geometry on the heat transfer enhancement and the friction factor of surfaces with dimples and protrusions subjected to turbulent flow. The parameters used to compare the spherical dimples and protrusions are Nusselt Number, friction factor, and flow pattern. These parameters are obtained for a Reynolds number of 10500-60900. The spherical dimple results showed the greater heat transfer, which is about 6.97% higher and pressure loss which is 5.07% lower than the spherical protrusion. The realistic heat transfer augmentation capabilities of channels with dimples and protrusions can be studied from the experimental results. The comparison is made with respect to the smooth rectangular channel under the same flow and thermal boundary conditions. The numerical analysis is performed which shows the different vortex flow structures of the spherical dimples and protrusions channel.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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