Magneto Hydrodynamic Effect on Nanofluid Flow and Heat Transfer in Backward- Facing Step Using Two-Phase Model
Notice bibliographique
Résumé
Magneto hydrodynamics effects on nanofluid flow in backward-facing step is studied using two-fluid model of Buongiorno. Due to the utilization of two-phase model, variable nanoparticle concentration and nanofluid properties are considered. Thermophoresis and Brownian diffusivities are calculated in particle dispersion. Effects of Reynolds number, particle volume fraction, magnetic field and Hartmann numbers are studied on heat transfer and fluid flow characteristics. It is shown that introduction of nanoparticles as a second phase, pushes reattachment point further into the downstream, while magnetic field has opposite effect and pushes it backward into the upstream. Particles are shown to be migrating from hot to cold regions due to the dispersion mechanisms considered. In comparison to single phase models, there is 3.7% decrease in maximum Nusselt number and more than 40% difference in the reattachment point location. Accuracy of the reattachment point is shown through previous pure fluid studies, the comparison to which show less than 0.8% tolerance with most recent studies. Relative effect of diffusion mechanisms is compared in different flow conditions, which show up to 12.5% difference. Application of magnetic field results in average Nusselt number increase of more than 10% by Hartmann number of 12.
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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 | 0,001 | 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 ».