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Enregistrement W4392361825 · doi:10.24271/psr.2024.416203.1389

THERMAL RADIATION EFFECTS ON MHD CASSON AND MAXWELL NANOFLUIDS OVER A POROUS STRETCHING SURFACE

2024· article· en· W4392361825 sur OpenAlexaff
Tagallamudi Srinivasa Rao, Matam Mohan Babu, Ramesh Bojja, Naga Santoshi P.

Notice bibliographique

Revuepasser · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidMagnetohydrodynamicsThermal radiationMaterials scienceSurface (topology)ThermalPorosityRadiationPorous mediumMechanicsThermodynamicsPhysicsComposite materialOpticsMagnetic fieldGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main goal of the work is to investigate to the influence the magnetohydrodynamic slip flow through a nonlinear porous stretching surface's upper Maxwell Casson convected nanofluid boundary layer flow was considered. The governing partial differential equations are transformed into nonlinear ordinary differential equations using the proper similarity transformations. The Shooting method was utilized to achieve the numerical solution of the updated equations utilizing the Runge-Kutta-Fehlberg approach. A wide range of essential fluid characteristics were thoroughly examined, including the Schmidt number, magnetic parameter, temperature slip parameter, concentration slip parameter, velocity, and nonlinear stretching parameter. Using graphs and tables, the impacts on temperature, concentration, and velocity were examined and reported. The investigation included calculating and thoroughly debating the skin friction coefficient, local Sherwood numbers, and local Nusselt numbers.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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