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Enregistrement W4406153113 · doi:10.1139/cjp-2024-0173

Thermodynamics feature of modified non-Newtonian fluid model over an exponentially curved stretching surface

2025· article· en· W4406153113 sur OpenAlexaffvenue
Nadeem Abbas, Wasfı Shatanawi, Taqi A. M. Shatnawi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsThermodynamicsNewtonian fluidSurface (topology)Exponential growthClassical mechanicsMechanicsQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this analysis, we have developed a new stress tensor of combined fluid models such as Sutterby fluid, Casson fluid, and micropolar fluid. The study focuses on fluid flow over a curved sheet stretched exponentially. Brownian motion and thermophoresis impacts are highlighted and considered to have a very low magnetic Reynolds number with heat generation effect. Based on certain flow assumptions, the mathematical model has been developed using boundary layer approximations in terms of coupled partial differential equations (PDEs). These PDEs have been transformed from ordinary differential equations and solved using numerical technique. The findings are presented through graphical and tabular data, illustrating the impacts of governing physical parameters on the system. Concentration curves show improving phenomena by enlarging values of the curvature factor. The Casson fluid parameter significantly impacts mass and heat transfer, resulting in higher rates while simultaneously reducing friction at the surface. The range of the physical factors is presented as 0.1 ≤ β ≤ 6.0, 0.0 ≤ Υ ≤ 5.0, 0.7 ≤ P r ≤ 10, 0.0 ≤ δ 1 ≤ 4.0, 0.0 ≤ Ec ≤ 5.0, 0.0 ≤ P ≤ 10.0, 0.0 ≤ M ≤ 5.0, 0.0 ≤ γ 1 ≤ 4.0, 0.0 ≤ N t ≤ 3, and 0.0 ≤ N b ≤ 3. The velocity becomes lesser due to increasing values of the Casson fluid factor and of the Sutterby fluid factor. The velocity revealed declining due to enrichment in the micropolar fluid parameter.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,762

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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