《New Microbes and New Infections》:Molecular detection of
Coxiella burnetii in the blood of febrile patients referred to laboratories and hospitals in Khorramabad, Iran from 2015 to 2016
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本研究通过数值模拟和敏感性分析,探讨了Darcy阻力与洛伦兹力对Jeffrey混合纳米流体在多孔水平圆筒上的流动及传热性能的影响。结果表明,Darcy阻力与Forchheimer参数降低摩擦系数和传热率,而磁场相互作用增加摩擦系数。该方法为能源系统、热交换器等工程应用提供了理论支持。
穆罕默德·肖艾布(Muhammad Shoaib)|塔里克·贾维德(Tariq Javed)|巴巴尔·伊夫提卡尔(Babar Iftikhar)
巴基斯坦伊斯兰堡FS国际伊斯兰大学数学与统计系,邮编44000
摘要
本研究分析了达西阻力(Darcy drag)和洛伦兹力(Lorentz forces)对在水平圆柱面上流动的杰弗里混合纳米流体(Jeffrey hybrid nanofluid)的影响,该流体同时受到辐射欧姆加热(radiative Ohmic heating)的作用。此外,还利用基于敏感度的参数优化方法(sensitivity-based parametric optimization)探讨了物理参数对流体流动和传热过程的影响。通过相似性变换(similarity transformation),将原始的维度偏微分方程(dimensional PDEs)转换为无量纲偏微分方程(nonlinear non-dimensional PDEs),并采用隐式Keller-box方法(implicit Keller-box method)求解这些方程。在敏感性分析中,使用非线性响应面模型(nonlinear response surface model)将输出结果(如摩擦系数、努塞尔数Nusselt number)与输入参数(如达西数Darcy number、焦耳加热Joule heating、福希海默参数Forchheimer parameter)关联起来。研究发现,达西阻力和福希海默参数会降低摩擦系数和传热速率,而磁场相互作用则会增加摩擦系数。统计结果表明,达西阻力对摩擦系数的影响更为显著,而焦耳加热对努塞尔数的变化较为敏感。这些发现对于工程和工业应用具有实际价值,包括能源系统(如太阳能集热器、核反应堆)、热交换器、金属成型以及化学反应器等领域。
章节摘录
引言与文献综述
在过去几十年中,纳米技术取得了巨大进展,并为许多令人瞩目的工业应用奠定了基础。纳米技术涉及在纳米尺度(通常在1到100纳米之间)上开发、制造和使用具有特殊性质和功能的材料与设备[1]。纳米流体被广泛应用于热传递领域,以提高热管理效率和传热性能。
问题描述
考虑在多孔水平圆柱面上流动的稳态、二维层流且不可压缩的磁化杰弗里流体(magnetized Jeffery fluid),同时考虑焦耳加热和热辐射的影响。
利用标准薄层近似(standard thin layer approximation),在曲线坐标系中表示这些问题的非线性方程如下(见图1):水平圆柱的半径用表示,坐标沿圆柱周长方向,坐标表示其他方向。
求解方法
根据边界条件(14),采用隐式有限差分法(Keller-box method,KBM)[46, 47, 48, 49]数值求解偏微分方程组。KBM方法的关键步骤包括如何利用该方法求解耦合有能量方程的非线性偏微分方程组:
步骤一:将高阶偏微分方程转换为低阶偏微分方程(见表2、表6)。
步骤二:将低阶偏微分方程进一步处理...
响应面方法
响应面方法(Response Surface Methodology,RSM)是一种统计和数学方法,用于在存在两个或多个输入变量时优化物理现象的结果。当多个独立变量影响一组输出变量时,该方法尤为适用。RSM能够并行优化各个输出变量。其中,独立变量称为输入变量(input variables),而依赖变量则作为输出变量(output variables)。
结果与讨论
作者重点研究了在多孔水平圆柱面上流动的非牛顿混合纳米流体在辐射欧姆加热作用下的流动特性。根据方程(12–13)建立的非相似流动模型,并结合方程(14)中的热边界条件和速度边界条件,采用Keller Box技术[46]进行求解。表5展示了本研究特定案例与现有文献[44]在某些参数上的对比结果。
结论
本研究通过数值和统计方法分析了达西阻力及洛伦兹力对在多孔水平圆柱面上流动的杰弗里混合纳米流体的影响。通过相似性变换,将描述流体流动和传热的高阶偏微分方程转换为低阶偏微分方程。求解过程中采用了中心差分近似(central difference approximation)和拟线性化技术(quasi-linearization technique)。
作者贡献声明
穆罕默德·肖艾布(Muhammad Shoaib):负责撰写初稿、方法论设计、实验设计及概念框架构建。
塔里克·贾维德(Tariq Javed):负责审稿与编辑、数据可视化处理、结果验证以及研究监督。
巴巴尔·伊夫提卡尔(Babar Iftikhar):负责审稿与编辑、软件开发与资源协调、方法论完善。
作者声明不存在可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。