Inertial flow dynamics and energy dissipation in asymmetrical converging–diverging microchannels: A computational study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study presents a three‐dimensional computational analysis of inertial flow behaviour, hydraulic resistance, and thermodynamic performance in asymmetrical converging–diverging microchannels. Three configurations are examined by introducing asymmetries in the lower arm—through variations in tapering angle, throat width, and throat length—while keeping the upper arm unchanged. Flow distribution analysis reveals that the steep‐angle design achieves the most balanced flow split, improving symmetry by approximately 55% and 83% compared to the extended‐throat and wide‐throat designs, respectively. At a representative flow rate of 20 μL/min, the wide‐throat configuration exhibits the lowest flow resistance, reducing pressure drop by 46.7% and 28.0% relative to the extended‐throat and steep‐angle cases, respectively. The steep‐angle design also outperforms the extended‐throat geometry by 26.0%. In terms of thermodynamic performance, entropy generation is lowest in the steep‐angle configuration, showing a 27% reduction compared to the extended‐throat case for Re 2.82. Overall, the wide‐throat design minimizes energy loss and hydraulic resistance, the steep‐angle configuration offers a balanced trade‐off between flow symmetry and efficiency, and the extended‐throat geometry results in the highest pressure and entropy penalties. These findings offer quantitative guidance for the optimized design of energy‐efficient microfluidic systems operating under inertial flow regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».