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Enregistrement W4393982921 · doi:10.1080/10618562.2024.2334073

A Level Set-Based Solver for Two-Phase Incompressible Flows: Extension to Magnetic Fluids

2023· article· en· W4393982921 sur OpenAlexafffund
Paria Makaremi-Esfarjani, Andrew Higgins, Alireza Najafi­-Yazdi

Notice bibliographique

RevueInternational journal of computational fluid dynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésExtension (predicate logic)SolverCompressibilitySet (abstract data type)Incompressible flowMechanicsApplied mathematicsPhysicsMathematicsComputer scienceMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of a two-phase incompressible solver for magnetic flows in the magnetostatic case is presented. The proposed numerical toolkit couples the Navier–Stokes equations of hydrodynamics with Maxwell's equations of electromagnetism to model the behaviour of magnetic flows in the presence of a magnetic field. To this end, a rigorous implementation of a second-order two-phase solver for incompressible nonmagnetic flows is introduced first. This solver is implemented in the finite-difference framework, where a fifth-order conservative level set method is employed to capture the evolution of the interface, along with an incompressible solver based on the projection scheme to model the fluids. The solver demonstrates excellent performance even with high density ratios across the interface (Atwood number ≈1), while effectively preserving the mass conservation property. Subsequently, the numerical discretisation of Maxwell's equations under the magnetostatic assumption is described in detail, utilising the vector potential formulation. The primary second-order solver for two-phase flows is extended to the case of magnetic flows, by incorporating the Lorentz force into the momentum equation, accounting for high magnetic permeability ratios across the interface. The implemented solver is then utilised for examining the deformation of ferrofluid droplets in both quiescent and shear flow regimes across various susceptibility values of the droplets. The results suggest that increasing the susceptibility value of the ferrofluid droplet can affect its deformation and rotation in low capillary regimes. In higher capillary flows, increasing the magnetic permeability jump across the interface can further lead to droplet breakup as well. The effect of this property is also investigated for the Rayleigh–Taylor instability growth in magnetic fluids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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