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Enregistrement W4247453027 · doi:10.5120/cae2018652757

Theoretical Study on Steady Airflow through Multiple Upper Opennings inside a Rectangular Building in the Presence of Indirect Flow

2018· article· en· W4247453027 sur OpenAlexaff
A. L., Dattatreya K. A, Michael Y.Z., Shanmuga Anand A., Ammani Kuttan B.

Notice bibliographique

RevueCommunications on Applied Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirflowMechanicsFlow (mathematics)Computer sciencePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper is an extension of A flow of this type represents a new class of boundary-layer flow problems in the building. Moreover, this is an exact solution of the complete Navier-Stokes Equations (including, buoyancy force term), which were then dimensionalised using some dimensionless parameters to reduce the Equations to ordinary differential Equations and then solved analytically by variation of parameter method and obtained the solutions, in which the behavior of parameters in the results were predicted the velocity, temperature profiles together with volumetric airflow and mass transfer. The results were then evaluated numerically for several sets of values of the parameters in order to ascertain the best for optimal ventilation. We performed comparison based on assume numerical values and parameter values of From the simulations in Figures In conclusion, the main feature to be observed as the temperature changes increases the corresponding airflow is also increases this leads to the increase in velocity profiles. As the velocity of airflow increases the corresponding volumetric airflow is decreases, this leads to the increase in mass transfer in the building envelope. Therefore, the greater number of vertical vents in the building, and the greater temperature difference between the interior and exterior, the stronger is the effect of the buoyancy forces.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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