Numerical Investigation Of The Impingement Of A Planar Jet of Nanofluids On A V-Shaped Plate
Notice bibliographique
Résumé
An effective way to enhance the heat dissipation in industrial heat transfer devices is impinging of the fluid jet. Due to the higher dissipation heat flux, jet flows can be used for to control the temperature of high intensity heat sources. Traditional fluids such as water, ethylene and propylene glycol, and oils offer heat transfer capabilities that are adequate for many applications. There are several options to increase the effectiveness of the heat transfer characteristics for these fluids, for instance, using jet flows, and increasing the surface area of the heat transfer object. However, with the advances in nanotechnology and material science, nanofluids offer an attractive alternative option. Nanofluids refer to a dispersion of metallic or non-metallic particles with dimensions smaller than 100 nm in a base fluid like water, ethylene and propylene glycol, oil. Nanofluids have been shown to have an enhanced heat transfer characteristic, because of their high thermal conductivity. In this Project, Heat transfer enhancement of an impinging liquid jet on a V-shape target plate cooling system, has been investigated numerically, by replacing the base fluid, water, with Al2O3–water nanofluid. To conduct the research, literature review on nanofluid heat transfer enhancement, jet impingement, and nanofluids jet impingement, has been conducted. Numerical model has been built using ANSYS Workbench 16.0. After validating the numerical code with the previous experimental data, the effect of nanoparticles volume fraction, jet-surface distance and jet’s Reynolds number on the heat transfer enhancement has been investigated
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».