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Enregistrement W3175513569 · doi:10.18280/mmep.080307

2D Numerical Study of Heat Transfer Enhancement Using Fish-Tail Locomotion Vortex Generators

2021· article· en· W3175513569 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Hashim Yousif, Hakim T. Kadhim, Kadhim K. Idan Al‐Chlaihawi

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transferMechanicsHeat transfer enhancementReynolds numberVortexVortex generatorMaterials scienceFlow (mathematics)Fish <Actinopterygii>ThermodynamicsHeat transfer coefficientPhysicsTurbulenceFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a numerical simulation is performed to study the effect of two types of concave vortex generators (VGs), arranged as fish-tail locomotion in a rectangular channel. The heat transfer and fluid flow characteristics with and without VGs are examined over the Reynolds number range 200≤Re≤2200.The two proposed types of the VGs are selected based on the speed of the fish movement which is arranged in different distances between them (d/H=0.6, 1, 1.3). The results show that the use of VGs can significantly enhance the heat transfer rate, but also increases the friction factor. The heat transfer performance is enhanced by (4-21.1%) reaching the maximum value by using the first type of the VGs at (d/H=1.3) due to better mixing of secondary flow and the new arrangement of the VGs which lead to decreasing the friction factor with an easy flow of fluid.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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