Numerical simulation of airflow within a duct with sickle‐shaped barriers in tube heat exchangers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study introduces a novel thermal enhancement strategy for solar air channels through the integration of sickle‐shaped baffles, a geometry not previously explored in this context. These uniquely curved baffles are designed to optimize heat transfer by enhancing flow disruption and promoting forced convection. Unlike traditional rectangular or triangular obstacles, the sickle‐shaped design aims to strike a balance between thermal performance and pressure loss. To analyze the flow and heat transfer behaviour, the Navier–Stokes equations coupled with the k‐ε turbulence model are solved using the finite volume method in ANSYS‐FLUENT 2023 R1. The numerical results demonstrate that increasing the baffle height significantly enhances heat transfer. At a Reynolds number of 10,000, raising the baffle height from 40 to 80 mm resulted in a 41.65% increase in Nusselt number compared to a smooth channel. At Re = 87,300, enhancements reached 49.34% and 134%, respectively. The maximum thermo‐hydraulic performance factor of 1.74 was achieved for σ1 at Re = 10,000, highlighting the efficiency of the design. This work differs from previous studies by focusing on the impact of curved baffle geometry on both thermal and hydrodynamic characteristics. While the baffles effectively enhanced heat transfer, they also introduced a moderate pressure drop, a common trade‐off in passive enhancement techniques. Furthermore, the turbulence analysis revealed a substantial rise in turbulent kinetic energy with increasing Reynolds number, confirming the robustness of the proposed configuration.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».