NUMERICAL INVESTIGATION OF HEAT TRANSFER AND TURBULENT FLUID FLOW FOR TRANSVERSE VORTEX GENERATORS WITH NANOPARTICLES
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a simple design and easy-to-install vortex generator (VG) for heat exchangers to enhance heat transfer rates. The aim is to maintain low pressure drops and high heat transfer rates. The effects of the VG's geometrical parameters on thermal performance and pressure drop are investigated in this paper for divergent and convergent schemes using commercial software Comsol Multiphysics version 6. The effects of Reynolds number, VG angle, and the quantity of VGs on the response (i.e., Nusselt number and pressure drop) are investigated based on variance analysis. The nanoparticle concentration varies from 1 to 6%. The results indicate that the quantity of VGs is the most significant factor affecting pressure drop. The critical factor for heat transfer enhancement of divergent and convergent VGs are the Reynolds number and the quantity of VGs, respectively. Finally, the optimal conditions are predicted by the response surface methodology (RSM). The optimal requirements for using VG type A are β = 0°, the quantity is two, and the Reynolds number should be 9160. Furthermore, the optimal conditions for VG type B are β = 0°, Reynolds number is 10,000, and the number of VGs is two. The VG proposed in this study has a simple structure that can be efficiently designed and installed on heat exchangers. It is more efficient and applicable than the designs suggested in the literature.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».