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Enregistrement W4404111513 · doi:10.1098/rspa.2024.0206

Impact of temperature-reliant thermal conductivity and viscosity variations on the convection of Jeffrey fluid in a rotating cellular porous layer

2024· article· en· W4404111513 sur OpenAlexaff
Dhananjay Yadav, Mukesh Kumar Awasthi, Ravi Ragoju, Krishnendu Bhattacharyya, Raghunath Kodi, Mohammad Hassan, Junye Wang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityViscosityConvectionPorosityLayer (electronics)MechanicsThermalMaterials sciencePorous mediumThermodynamicsNatural convectionThermal conductionFluid dynamicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this analysis, the collective impact of temperature-dependent thermal conductivity and viscosity variations on the convective instability of a Jeffrey fluid in a rotating layer of cellular porous material is examined using an improved Jeffrey–Darcy model. This study has significant implications for cellular foams made from plastics, ceramics and metals, in which radiative heat transmission can be taken as a diffusion practice. Utilizing the linear stability concept and Galerkin method, approximate analytical and numerical solutions accurate to one decimal place are offered. The analysis reveals that the effect of the thermal conductivity variation factor and the rotation factor is to postpone the convective wave, whereas the viscosity variation factor and the Jeffrey factor have a dual effect in the form of rotation. The range of the convective cell is reduced with cumulating thermal conductivity variation factor, viscosity variation factor, Jeffrey factor and rotation factor. In the absence of rotation, the range of the convective cell is not dependent on the Jeffrey factor or the viscosity variation factor. Furthermore, the outcomes are matched with the existing literature for the specific case of this investigation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,230

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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