Study of micropolar nanofluids with power-law spin gradient viscosity model by the Keller box method
Notice bibliographique
Résumé
The spin gradient viscosity with power-law model and its representation of the heat transfer capabilities of nanofluids have been examined. The theoretical analysis provides an insight into the heat conduction properties of shear-thinning and the shear-thickening fluids. Boundary-layer-approximation-based nonlinear partial differential equations are transformed into nonlinear ordinary differential equations before their solution is approximated by the finite-difference-based Keller box method. The results demonstrate that the heat exchange in nanofluids is affected substantially by the index exponent and the modified material parameter. In addition, the physical quantities of interest from the engineering perspective, the Nusselt and the Sherwood numbers, are calculated to examine the heat and mass transport efficiency of the nanofluids. It is discovered that the temperature profile augments with an increase in the Brownian motion and thermophoresis parameters and decreases with an increase in the Prandtl number and power-law index. However, the concentration deceases with a rise in the Brownian motion parameter and Lewis number, but increases with an increase in the thermophoresis parameter, Prandtl number, and the power-law index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».