Entropy optimization in squeezed nanofluidic dissipative transport of radiative water conveying aluminum alloys
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, squeezing transport of radiative water conveying aluminum alloys (i.e., AA7072 and AA7075) mobilized by entropy generation and dissipative energy is analyzed. Problem is formulated in a rotating frame with the consideration of magnetohydrodynamics and Joule heating aspects. Maxwell model for nanofluid has been used to incorporate the thermophysical properties of nanoelements. Formulated governing expressions have been transformed into system of ODEs by introducing similarity variables. The transformed system of ODEs is then numerically solved by Runge–Kutta–Fehlberg (RKF) method based on shooting background. The physical quantities (i.e., skin-friction coefficient, Nusselt and Bejan numbers) of scientific interest are formulated and illustrated via various plots. Graphical representations of squeezing function, temperature profile and velocity profile have been made to examine the effects of involved parameters. Streamlines and isotherms patterns have been formed and discussed. To authenticate the validity of model, skin-friction values have been compared with published literature for limited version of the model. Entropy and temperature of the system are improved with the involvement of aluminum alloys in water. Symmetrical behavior of streamlines is observed for positive approach of squeezing parameter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».