Analysis on flow features of unsteady Williamson fluid inaugurated by melted wedge in the presence of heat generation–absorption: an extensive computational study
Notice bibliographique
Résumé
After various thought-provoking experimental and theoretical investigations on heat transfer characteristics of usual liquids, researchers recommended the idea of inclusion of nano-sized structures into host liquid. This idea yielded a tremendous revolution in the world of fluid mechanics and brought researchers’ and scientists’ attention in this direction. The present paper is addresses enhancing the unique flow features of Williamson fluid by the inclusion of nano-sized particles. The Williamson fluid model along with prominent factors like magnetic field, heat generation–absorption, stagnation point, and active heat–mass flux are considered over a wedge. The mathematical formulation for the concerned problem is addressed in the form of a system of ordinary differential equations under acceptable governing laws. The attained system of coupled equations is hard to solve analytically. Therefore, a self-coded algorithm known as the shooting method is executed to report a numerical solution. A graphical representation of pertinent profiles and the parameters that affect them are included. Tabular and graphical trends present the influence of involved variables on Williamson momentum conservation and thermal and mass fields. In addition, the physical quantities at the surface of the wedge are also examined. In addition, reliability of the current work is established by constructing a comparison for skin friction values with the published literature. Our result indicates that increment in unsteadiness parameter causes temperature and concentration drop of flowing fluid over the wedge, whereas a positive effect on momentum profile is manifested. Furthermore, viscosity ratio parameter tends to follow the temperature and increase the velocity field. Magnetic field controls the turbulence by decreasing the velocity and increases the temperature. Accelerating behavior in velocity field and diminishing pattern in velocity is portrayed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».