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Enregistrement W4399969003 · doi:10.11159/jffhmt.2024.014

The Power-Law Fluids Staggered Circular Cylinders In Laminar Forced Convection: An Optimization Study

2024· article· en· W4399969003 sur OpenAlexvenueno aff
Kumar Kartikey Agarwal, Niharika Dutt, Preeti Suri, Bukola Abiodun, Swati A. Patel

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowForced convectionMechanicsPower lawPower-law fluidConvectionPhysicsMaterials scienceLawMathematicsPolitical scienceNon-Newtonian fluid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, for power-law fluids, a two-dimensional heat transfer analysis was performed in a circular cylinder to determine the ideal distance between cylinders in equilateral triangle configurations for forced convection in free stream crossflow.The cylinder array is in contact with a free stream of a specific temperature and velocity while occupying a set volume.The optimal cylinder-to-cylinder spacing is determined by maximizing the overall thermal conductance between all the cylinders and the free stream.The numerical study was conducted to maximize the heat transfer rate over the range of Reynolds number, 40 ≤ Re ≤ 200; power-law index, 0.2 ≤ n ≤ 1.3; Prandtl number, 1 ≤ Pr ≤ 100; and geometries with spacing from cylinder-to cylinder, 0.5 ≤ S/D ≤ 2. The governing equations have been solved for the steady state flow over the range of parameters by employing finite-element numerical scheme.The flow and thermal field by using hot cylinder arranged in triangular array is analysed by plotting the streamlines and isotherms.The thermal heat conductance increases for the shear thinning fluids as Reynolds number increases and on further increasing the Prandtl number.The relation for thermal heat conductance with Prandtl number for extreme values of Reynolds number is also shown for different values of power-law index.

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)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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