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Enregistrement W3155624495 · doi:10.3390/en14082173

Impact of Lorentz Force in Thermally Developed Pulsatile Micropolar Fluid Flow in a Constricted Channel

2021· article· en· W3155624495 sur OpenAlexaff
Muhammad Umar, Amjad Ali, Zainab Bukhari, Gullnaz Shahzadi, Arshad Saleem

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrandtl numberNusselt numberReynolds numberMechanicsPhysicsClassical mechanicsLorentz forceHeat transferTurbulenceMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aimed to analyze the heat transfer of micropolar fluid flow in a constricted channel influenced by thermal radiation and the Lorentz force. A finite difference-based flow solver, on a Cartesian grid, is used for the numerical solution after transforming the governing equations into the vorticity-stream function form. The impact of various emerging parameters on the wall shear stress, axial velocity, micro-rotation velocity and temperature profiles is discussed in this paper. The temperature profile is observed to have an inciting trend towards the thermal radiation, whereas it has a declining trend towards the Hartman and Prandtl numbers. The axial velocity profile has an inciting trend towards the Hartman number, whereas it has a declining trend towards the micropolar parameter and Reynolds number. The micro-rotation velocity escalates with the micropolar parameter and Hartman number, whereas it de-escalates with the Reynolds number. The Nusselt number is observed to have a direct relationship with the Prandtl and Reynolds numbers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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