Mixed Convection of Hybrid Nanofluids in an Annulus
Notice bibliographique
Résumé
In this study, mixed convection in an annulus formed by two horizontal isothermal cylinder surfaces and filled with hybrid nanofluids was examined with Galerkin weighted residual finite element method. The outer cylinder is rotating and inner cylinder is stationary. Influence of Rayleigh number, angular rotational speed of the outer cylinder, eccentricity of the inner cylinder, solid volume fractions of different nanoparticles (alumina, copper, hybrid particles between 0 and 0.02) on the fluid flow and heat transfer characteristics were analyzed. It was observed that average heat transfer enhances with Rayleigh number, solid volume fractions of nanoparticles and eccentricity ratio and reduces as the angular rotational speed of the outer cylinder increases. Adding nanoparticles was found to be advantageous for lower values of Rayleigh number and higher values of angular rotational speed. At the highest volume fraction of Cu nanoparticles, average Nusselt number increases by 31.75 % when the inner cylinder center moves in +y direction. Nanofluid with hybrid nanoparticles gives heat transfer rates which are higher than that of with alumina and lower than that of with copper nanoparticles for the same volume fraction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».