Heat transfer and buoyancy‐driven convective MHD flow of nanofluids impinging over a thin needle moving in a parallel stream influenced by Prandtl number
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current study focuses on investigating the influence of transverse magnetic field, variable viscosity, buoyancy, variable Prandtl number, viscous dissipation, Joulian dissipation, and heat generation on the flow of nanofluids over thin needle moving in parallel stream. The theory of nanofluids that includes the Buongiorno model featured by slip mechanism, such as Brownian motion and thermophoresis, has been implemented. Further, convective boundary condition and zero mass flux condition are considered. The nondimensionally developed boundary layer equations have been solved by Runge–Kutta–Fehlberg method with shooting technique for different values of parameters. The most relevant outcomes of the present study are that the augmented magnetic field strength, viscosity parameter, buoyancy ratio parameter, and the size of the needle undermine the flow velocity, establishing thicker velocity boundary layer while Richardson number and Brownian motion show opposite trend. Another most important outcome is that increase in the size of the needle, viscous dissipation, convective heating, and heat generation upsurges the fluid temperature, leading to improvement in thermal boundary layer. The effects of different natural parameters on wall shear stress and heat and mass transfer rates have been discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».