Analysis of unsteady mixed convection of Cu–water nanofluid in an oscillatory, lid-driven enclosure using lattice Boltzmann method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The unsteady physics of laminar mixed convection in a lid-driven enclosure filled with Cu–water nanofluid is numerically investigated. The top wall moves with constant velocity or with a temporally sinusoidal function, while the other walls are fixed. The horizontal top and bottom walls are, respectively, held at the low and high temperatures, and the vertical walls are assumed to be adiabatic. The governing equations along with the boundary conditions are solved through D2Q9 fluid flow and D2Q5 thermal lattice Boltzmann network. The effects of Richardson number and volume fractions of nanoparticles on the fluid flow and heat transfer are investigated. For the first time in the literature, the current study considers the mechanical power required for moving the top wall of the enclosure under various conditions. This reveals that the power demand increases if the enclosure is filled with a nanofluid in comparison with that with a pure fluid. Keeping a constant heat transfer rate, the required power diminishes by implementing a temporally sinusoidal velocity on the top wall rather than a constant velocity. Reducing frequency of the wall oscillation leads to heat transfer enhancement. Similarly, dropping Richardson number and raising the volume fraction of the nanoparticles enhance the heat transfer rate. Through these analyses, the present study provides a physical insight into the less investigated problem of unsteady mixed convection in enclosures with oscillatory walls.
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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 | 0,001 |
| 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 ».