Numerical validation of natural convection heat transfer with horizontal rectangular fin array using straight knurling patterns on fins—correlation for Nusselt number
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural convection heat transfer from horizontal rectangular fin array with various knurling patterns has been studied experimentally by the present authors to investigate the effect of knurl‐produced surface roughness of fin on the heat transfer rate. The parameters like knurling height from base, knurling depth, fin spacing, and supply wattage were considered for parametric study. In the present paper, numerical method (CFD) is used to simulate natural convection phenomena with knurled fins and results are validated with the experimental data available from literature. The numerical results show similar trends compared with experimental data and one can use this method to study various fin configurations for knurling patterns. The flow patterns from experiments and numerical method are compared for different supply wattages and fin spacing to back up the conclusion. It is also observed that the variation in nondimensional roughness depth and spacing (D kn/H and S/H) have more effect on Nusselt number than roughness height parameter (H kn/H). Further, the method is extended to study numerically large number of fin configurations with knurling patterns to gather sufficient data for Nusselt number with respect to fin geometric parameters as above and establish correlation for heat transfer coefficient for such type of fins.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».