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Enregistrement W4405978301 · doi:10.1016/j.rineng.2024.103841

Non Linear Thermal Radiation Analysis of Electromagnetic Chemically Reacting Ternary Nanofluid Flow over a Bilinear Stretching Surface

2025· article· en· W4405978301 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidTernary operationMaterials scienceThermal radiationFlow (mathematics)Bilinear interpolationThermalThermal analysisThermodynamicsChemical engineeringMechanicsMathematicsPhysicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• The research explores the effects of magnetic fields, rotation, and thermal radiation on three-dimensional boundary layer flow in ternary nanofluids. • Increasing nanoparticle volume fraction leads to a 0.50% enhancement in heat transfer in Model-1. • Model-1 and Model-2 demonstrate impressive heat transfer rate increases of 29.01% and 29.12%, respectively. • Model-2 achieves a reliability score of 99.15%, validating the methodologies used in the study. Background The study investigates three-dimensional boundary layer flow in a reactive, rotating nanomaterial liquid, emphasizing non-linear thermal diffusion and radiation effects over a stretchable surface influenced by a Lorentz force. Water serves as the base fluid, with nanoparticles of silver (Ag), molybdenum disulfide (MoS₂), and copper (Cu) incorporated to enhance thermal conductivity. Rotational effects are introduced by a system rotating around a vertical axis at a constant angular velocity (⍵*). Such configurations are of significant interest in thermal management systems, heat exchangers, and other industrial applications. Motivation The increasing demand for advanced heat transfer mechanisms has driven interest in hybrid and ternary nanofluids due to their superior thermal properties compared to conventional fluids. This study aims to contribute to this growing field by analyzing the combined effects of magnetic fields, rotation, and thermal radiation on the flow and heat transfer behavior in nano materials. These insights are critical for optimizing heat transfer systems in energy, manufacturing, and engineering sectors. Aim and Objective The research seeks to analyze heat,velocity and concentration transfer rates in a three-dimensional flow system with two thermo physical models.The study focuses on the effects of magnetic field strength (M), stretching ratio (λ), Radiation parameter (R) and rotational parameter (γ) on heat transfer and fluid flow. Methodology The governing nonlinear partial differential equations (PDEs) are transformed into ordinary differential equations (ODEs) using similarity transformations. The numerical solutions are obtained using the BVP4C method and the shooting technique. MATLAB is employed to compute and graphically represent the results, including profiles for velocity, temperature, and concentration, along with Nusselt (Nu) and Sherwood (Sh) numbers. Results and Conclusions The analysis reveals that key parameters, such as magnetic field strength, stretching ratio, and rotational effects, significantly influence heat transfer and flow characteristics. In Model-1 , the percentage increase in heat transfer due to an increase in nanoparticle volume fraction (ϕ₂) is approximately 0.50%, while in Model-2 , it is around 0.35%. For the stretching ratio, Model -1 shows a transfer rate increase of about 29.01%, while Model -2 shows an increase of approximately 29.12%.Radiation effects expand the momentum layer and enhance the primary velocity in both cases. Model 2 demonstrates higher accuracy and efficiency for practical applications. Residual analysis confirms model reliability, with Model-1 at 98.73 % and Model-2 at 99.15%. These findings inform parameter optimization in heat transfer applications, particularly in thermal management systems and heat exchangers.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,204 · 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