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Enregistrement W7081960426 · doi:10.11159/htff25.127

Effect of Micromagnetorotation on an MHD Blood Flow through an Idealised Stenosis

2025· article· en· W7081960426 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésBlood flowStenosisFlow (mathematics)MagnetohydrodynamicsHemodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effect of micromagnetorotation (MMR) on MHD micropolar blood flow through an idealised stenosis.A numerical solver based on OpenFOAM was developed to analyse such flows, both with and without considering the effect of MMR behaviour.The solver was validated by comparing the numerical results with the analytical solutions of MHD micropolar Poiseuille blood flow with and without the effect of MMR.Here, emphasis is given to the impact of MMR on key characteristics of the flow, including the streamlines as well as the velocity and microrotation profiles both inside and outside the stenotic region.It was observed that the maximum velocity within the stenotic region decreases, while the vortex formed downstream of the stenosis is dampened.Considering the velocity and microrotation distributions within the stenotic region and downstream, it was found that including the MMR term can lead to a velocity reduction of up to 35% and a microrotation decrease of up to 99% when a magnetic field of 8T is applied.It is important to note that the impact of the Lorentz force alone (i.e., without acknowledging the MMR term) on the MHD micropolar blood flow through stenosis is minimal.In conclusion, the influence of MMR on MHD blood flow through stenosis is substantial.The findings of this study are expected to be valuable for bioengineering applications involving high-intensity applied magnetic fields on blood flows, such as magnetic hyperthermia and magnetic drug delivery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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