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Enregistrement W4403540119 · doi:10.1063/5.0235072

A smoothed particle hydrodynamics method for two-phase electrohydrodynamics modeling with Nernst–Planck equations

2024· article· en· W4403540119 sur OpenAlexaff
Mehran Vakilha, Mostafa Safdari Shadloo

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesRégion Normandie
Mots-clésPhysicsElectrohydrodynamicsPlanckNernst equationSmoothed-particle hydrodynamicsClassical mechanicsMechanicsParticle (ecology)Statistical physicsQuantum mechanicsElectric field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widely used leaky dielectric model often overlooks the rate of change in electric charges, leaving the impact of the charge conservation mechanism on two-phase electro-hydrodynamics (EHD) flows inadequately explored. In this study, we address this gap by introducing a charge-conservative model (CCM) for simulating such EHD systems within the framework of the smoothed particle hydrodynamics (SPH) method. Our methodology employs a fully explicit incompressible SPH (EISPH) approach to discretize the pressure Poisson, the electric potential Poisson, and the Nernst–Planck (N–P) equations. This work presents two notable contributions: (i) the introduction of the charge-conservative model into the incompressible SPH framework and (ii) the achievement of its discretization through a fully explicit methodology. To validate the proposed CCM, we conduct a comprehensive comparison with analytical solutions, as well as existing numerical and experimental results. The results affirm that the CCM consistently produces accurate outcomes across various test cases.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,760

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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