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Enregistrement W3169905285 · doi:10.3390/app11093819

Inertial Flow of Viscoelastic Second-Grade Fluid in a Ciliated Channel under a Magnetic Field and Darcy’s Resistance

2021· article· en· W3169905285 sur OpenAlexaff
Khadija Maqbool, Naeema Manzoor, Sébastien Poncet, A. M. Siddiqui

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure gradientMechanicsStream functionHartmann numberMagnetic fieldInertial frame of referencePhysicsDarcy numberReynolds numberMagnetohydrodynamicsNewtonian fluidFluid dynamicsNon-Newtonian fluidFictitious forceClassical mechanicsMagnetohydrodynamic driveVortexVorticity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a mathematical analysis of the inertial flow of an MHD second-grade non-Newtonian fluid in a ciliated channel. The two-dimensional flow is modelled under the effect of inertial forces, magnetic field and Darcy’s resistance, which make the system of partial differential equations highly non-linear. To solve the complex system of partial differential equations, the Homotopy Perturbation Method (HPM) is preferred. The HPM solutions for the velocity profile, stream function and pressure gradient are obtained using the software MATHEMATICA. The significances of the Reynolds number (due to inertial forces), Hartmann number (due to magnetic field), porosity parameter (due to Darcy’s resistance) and fluid parameters (related to the second-grade fluid) on the pressure gradient, stream function and velocity profile are discussed in detail. The pertinent parameters show that the horizontal velocity decays in the presence of a magnetic field, whereas it rises under the effect of inertial forces, Darcy’s resistance and fluid viscosity in the centre of the channel. This research indicates that, for the ciliary flow of a second-grade fluid, a favourable pressure gradient (negative pressure gradient) in the horizontal direction increases when applying a magnetic field, whereas it decreases due to the porous medium. This mathematical model can be helpful to observe ciliary activity under magnetic resonance imaging, when ciliary activity is abnormal.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,360

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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