摘要

本文的目的是研究旋转系统中纳米流体的流动和两个水平板之间的传热特性。下板是拉伸板,上板是实心多孔板。考虑将铜(Cu)作为纳米颗粒,水作为其基本流体。利用相似变换将具有相应边界条件的控制偏微分方程简化为具有适当边界条件的常微分方程组,然后使用同伦分析方法(HAM)对其进行解析求解。HAM和数值解的比较结果表明,两者非常吻合。获得了不同纳米颗粒体积分数、吸入/注入参数、旋转参数和雷诺数的流动和传热特性的结果。结果表明,将纳米颗粒加入到该问题的基础流体中能够改变流动模式。研究发现,对于抽吸和喷射,表面传热速率随纳米颗粒体积分数、雷诺数和喷射/抽吸参数的增加而增加,随旋转参数的幂次增加而减小。

1.简介

由于拉伸板在聚合物技术和冶金中的各种应用,拉伸板的流体动力学从理论和实际角度都很重要。在许多机械成型过程中,例如挤压、熔融纺丝、大型金属板在浴中冷却、塑料和橡胶板的制造,玻璃吹制、连续铸造和纤维纺丝,挤压材料通过模具发出。受到聚合物挤出过程的刺激,在这个过程中,引渡从一个狭窄的缝隙中出现,Crane[1]首先分析了线性拉伸表面上的二维流体流动。后来,这个问题在不同的方向得到了广泛的研究,例如,对于非牛顿流体、多孔空间和磁流体动力学[2——5]. 值得一提的是,近年来,由于地球物理、化学和石油工业、建筑施工和核反应堆等不同领域的需求,人们对通过多孔介质进行流动和传热的兴趣大大增加[6,7]. 很少有研究作者考虑过河道水流。博卡科蒂和巴拉利[8]通过对水磁流体的传热分析,研究了下板为拉伸板的二维槽道流动。两个旋转圆盘之间的流动具有许多重要的技术应用,如润滑。记住这个事实,金刚拉鲁和库马尔[9]研究了旋转对二维通道流动的影响。他们用解析和数值方法求解了控制方程。流体加热和冷却在许多工业领域都很重要,例如制造业和运输业。冷却任何类型的高能设备都绝对需要有效的冷却技术。水、乙二醇和发动机油等常见传热流体由于其传热性能低,传热能力有限。相比之下,金属的导热性比流体高出三倍,因此,自然需要将这两种物质结合起来,以产生一种行为类似流体但具有金属导热性的传热介质。

最近,由于包括化学生产、发电站和微电子在内的现代技术需求不断增长,需要开发在热交换性能方面更有效的新型流体。纳米流体是通过将纳米级固体颗粒分散到水、乙二醇、油等导热系数较低的基础液体中而产生的。“纳米流体”一词最早由Choi创造[10]来描述这类新的流体。纳米流体的特征是导热性增强,这是Masuda等人观察到的现象[11]. 纳米流体被设想用于描述纳米尺寸颗粒(通常小于100)的流体纳米大小)悬浮在对流传热基本流体中。通过在液体中悬浮纳米/微米颗粒,已经采取了许多方法来提高这些流体的导热性。最近已经发表了一些关于纳米流体中自然对流传热建模的数值研究,例如[12——14]. 大多数科学问题和现象本质上都是非线性的。除了数量有限的这些问题外,大多数问题都没有确切的解决方案。因此,应使用其他方法求解这些非线性方程。廖[15,16]提出了一种求解非线性常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)的新的渐近方法,称为同伦分析法(HAM)。基于拓扑中的同伦,同伦分析方法与扰动技术相比具有明显的优点:其有效性不依赖于小参数或大参数。因此,HAM方法可以用于分析科学和工程中更多的非线性问题。同伦分析方法的另一个优点是它提供了更大的自由度来选择初始近似值、辅助线性算子和其他一些辅助参数。该方法不需要像Adomian分解方法那样的小参数[17]同伦摄动法[18]从而克服了摄动方法的局限性。这些分析方法已经成功地应用于解决一些工程问题[19——22].

本论文的目的是研究纳米流体在均匀吸入/喷射拉伸圆筒中的流动和传热。Tiwari和Das提出的纳米流体模型[23]使用。考虑将铜(Cu)作为纳米颗粒,水作为其基本流体。利用同源分析方法(HAM)对降阶常微分方程进行解析求解。研究并讨论了控制该问题的参数的影响。

2.流程分析

2.1. 控制方程

考虑当流体和平板一起绕轴旋转时,纳米流体在两个水平平行板之间的稳定流动,该轴垂直于具有恒定角速度的平板Ω.

笛卡尔坐标系(𝑥,𝑦,𝑧)考虑如下:𝑥-轴沿着板𝑦-轴垂直于它,并且𝑧-轴垂直于x-y轴平面(见图1). 原点位于下板块,板块位于𝑦=0𝑦=.下板被两个相等的相反力拉伸,以便点的位置(0,0,0)保持不变。上板受到恒定的壁面吸力,吸力速度为𝑣0(<0)或速度为𝑣0(>0)。上下板保持恒定温度(𝑇)而且很冷(𝑇0)温度。

该流体是一种含铜的水基纳米流体。纳米流体是具有以下假设的双组分混合物:(i)不可压缩,(ii)非化学反应,(iii)粘性耗散可忽略不计,(iv)可忽略的辐射传热,(v)纳米固体颗粒与基础流体处于热平衡状态,两者之间不发生滑移。

纳米流体的热物理性质如表所示1[25].

在这些假设下,使用Tiwari和Das提出的纳米流体模型[23],旋转参考系中的运动控制方程为𝜕𝑢+𝜕𝑥𝜕𝑣+𝜕𝑦𝜕𝑤𝑢𝜕𝑧=0,(2.1)𝜕𝑢𝜕𝑥+𝜈𝜕𝑢1𝜕𝑦+2Ω𝑤=𝜌n个(f)𝜕𝑝𝜕𝑥+𝜐n个(f)𝜕2𝑢𝜕𝑥2+𝜕2𝑢𝜕𝑦2𝑢,(2.2)𝜕𝑣1𝜕𝑦=𝜌n个(f)𝜕𝑝𝜕𝑦+𝜐n个(f)𝜕2𝑣𝜕𝑥2+𝜕2𝑣𝜕𝑦2𝑢,(2.)𝜕𝑤𝜕𝑥+𝜈𝜕𝑤𝜕𝑦2Ω𝑤=𝜐n个(f)𝜕2𝑤𝜕𝑥2+𝜕2𝑤𝜕𝑦2,(2.4)哪里𝑢,𝑣、和𝑤表示沿𝑥,𝑦、和𝑧方向,𝑝是修正后的流体压力,其他量的物理含义在命名法中有所提及。缺席𝜕𝑝/𝜕𝑧英寸(2.4)意味着沿着𝑧-轴。相应的边界条件(2.1)–(2.4)是𝑢=𝑎𝑥,𝑣=0,𝑤=0t吨𝑦=0,𝑢=0,𝑣=𝑣0,𝑤=0t吨𝑦=.(2.5)有效密度𝜌n个(f),有效动力粘度𝜇n个(f),有效热容(𝜌𝐶𝑝)n个(f),和有效导热系数𝑘n个(f)纳米流体的定义为[26]𝜌n个(f)=(1𝜙)𝜌𝑓+𝜙𝜌𝑠,𝜇n个(f)=𝜇𝑓(1𝜙)2.5,𝜌𝐶𝑝n个(f)=(1𝜙)𝜌𝐶𝑝𝑓+𝜙𝜌𝐶𝑝𝑠,𝑘n个(f)𝑘𝑓=𝑘𝑠+2𝑘𝑓𝑘2𝜙𝑓𝑘𝑠𝑘𝑠+2𝑘𝑓𝑘+2𝜙𝑓𝑘𝑠,(2.6)哪里𝜙是纳米粒子的固体体积分数。

无量纲变量介绍如下:𝑦𝜂=,𝑢=𝑎𝑥𝑓(𝜂),𝜈=𝑎𝑓(𝜂),𝑤=𝑎𝑥𝑔(美国),(2.7)其中素数表示关于𝜂.替换(2.7)到(2.2)–(2.4),我们获得1𝜌n个(f)𝜕𝑝𝜕𝑥=𝑎2𝑥(𝑓)2𝑓𝑓𝑅𝐴1(1𝜙)2.5+2K(K)第页𝑅𝑔,1𝜌n个(f)𝜕𝑝𝜕𝜂=𝑎2𝑓𝑓+𝑅𝐴1(1𝜙)2.5,𝑔(2.8)𝑅𝐴1(1𝜙)2.5(𝑓𝑔𝑓𝑔)+2K(K)第页𝐴1(1𝜙)2.5=0.(2.9)这些方程中的无量纲量如下:𝐴1是纳米流体参数,𝑅是雷诺数,以及K(K)第页是旋转参数,定义为𝐴1=𝜌(1𝜙)+𝜙𝑠𝜌𝑓,𝑅=𝑎2𝜈𝑓,K(K)第页=Ω2𝜈𝑓.(2.10)消除压力梯度项(2.8),这些方程可以简化为𝑓𝑅𝐴1(1𝜙)2.5𝑓2𝑓𝑓2K(K)第页𝐴1(1𝜙)2.5𝑔=𝐴,(2.11)哪里𝐴是常量。区分(2.11)关于美国给予𝑓𝑖𝑣𝑅𝐴1(1𝜙)2.5𝑓𝑓𝑓2K(K)第页𝐴1(1𝜙)2.5𝑔=0(2.12)因此,该问题的控制动量方程以无量纲形式给出,公式如下𝑓𝑖𝑣𝑅𝐴1(1𝜙)2.5𝑓𝑓𝑓𝑓2K(K)第页𝐴1(1𝜙)2.5𝑔𝑔=0,𝑅𝐴1(1𝜙)2.5(𝑓𝑔𝑓𝑔)+2K(K)第页𝐴1(1𝜙)2.5𝑓=0(2.1)并且受到边界条件的约束𝑓(0)=0,𝑓(0)=0,𝑔(0)=0,𝑓(1)=𝜆,𝑓(1)=0,𝑔(1)=0,(2.14)哪里𝜆=𝑣0/(𝑎)是无量纲吸入/注入参数。

对这个问题感兴趣的物理量是皮肤摩擦系数𝐶𝑓沿着拉伸墙,其定义为𝐶𝑓=𝜏𝑤𝜌𝑓𝑢2𝑤,(2.15)哪里𝜏𝑤是沿拉伸壁的剪切应力或表面摩擦力,由下式给出𝜏𝑤=𝜇n个(f)𝜕𝑢𝜕𝑦𝑦=0.(2.16)使用(2.7), (2.15)、和(2.16),我们得到𝐶𝑓=1𝐴1(1𝜙)2.5𝑓(0),(2.17)哪里𝐶𝑓=(𝑅𝑥/)美国航空航天局𝑓.

2.2. 传热分析

忽略粘性耗散的本问题的能量方程如下所示𝑢𝜕𝑇𝜕𝑥+𝑣𝜕𝑇𝜕𝑥+𝑤𝜕𝜕𝑧=𝛼n个(f)𝜕2𝑇𝜕𝑥2+𝜕2𝑇𝜕𝑦2+𝜕2𝑇𝜕𝑧2,(2.18)哪里𝛼n个(f)是纳米流体的热扩散率,定义为𝛼n个(f)=𝑘n个(f)𝜌美国航空航天局𝑝n个(f).(2.19)

我们寻求解决方案(2.18)采用以下形式:𝜃(𝜂)=𝑇𝑇0𝑇𝑇0,(2.20)哪里𝑇0𝑇分别是下板和上板的温度。替换相似性变量(2.7)和(2.20)进入(2.18),我们得到以下常微分方程:𝜃+P(P)第页𝑅𝐴2𝐴𝑓𝜃=0(2.21)根据边界条件𝜃(0)=1,𝜃(1)=0.(2.22)在这里,𝐴2𝐴是无量纲常数,由𝐴2=(1𝜙)+𝜙𝜌𝐶𝑝𝑠𝜌𝐶𝑝𝑓,𝐴=𝑘n个(f)𝑘𝑓=𝑘𝑠+2𝑘𝑓𝑘2𝜙𝑓𝑘𝑠𝑘𝑠+2𝑘𝑓𝑘+2𝜙𝑓𝑘𝑠,(2.2)P(P)第页=𝜇𝑓𝐶𝑝/𝑘𝑓是Prandtl编号。

下板处的努塞尔数定义为N个u个=𝑞𝑤𝑘𝑓𝑇0𝑇,(2.24)哪里𝑞𝑤是来自下板的热通量,由𝑞𝑤=𝑘n个(f)𝜕𝑇𝜕𝑦𝑦=0.(2.25)使用(2.24), (2.25)、和(2.26),可以获得𝑘N个u个=n个(f)𝑘𝜃(0),(2.26)

3.问题的HAM解决方案

根据之前的一些工作,如[27],我们选择的初始近似解为(𝜂),𝑔(𝜂),𝜃(𝜂)如下:𝑓0(𝜂)=(12𝜆)𝜂+(𝜆2)𝜂2𝑔+𝜂,0(𝜃美国)=0,0(𝜂)=1𝜂,(.1)辅助线性算子是𝐿1(𝑓)=𝑓𝑖𝑣,𝐿2(𝑔)=𝑔,𝐿(𝜃)=𝜃.(.2)这些辅助线性算子满足𝐿1𝐶0+𝐶1美国+𝐶2𝜂2+𝐶𝜂,𝐿2𝐶4+𝐶5𝜂,𝐿𝐶6+𝐶7𝜂,(.)哪里𝐶𝑖(𝑖=0,1,2,,4,5,6,7)是常量。引入非零辅助参数1,2、和,我们将零阶变形问题发展如下:𝑓(1𝑝)𝐿(𝜂;𝑝)𝑓0(𝜂)=𝑝1𝑁1[𝑓](𝜂;𝑝),𝑔(𝜂;𝑝),𝜃(𝜂;𝑝),(.4)𝑓(0;𝑝)=0,𝑓(1;𝑝)=𝜆,𝑓(0;𝑝)=0,𝑓(1;𝑝)=1,(.5)(1𝑝)𝐿𝑔(𝜂;𝑝)𝑔0(𝜂)=𝑝2𝑁2[]𝑓(𝜂;𝑝),𝑔(𝜂;𝑝),𝜃(𝜂;𝑝),(.6)𝑔(0;𝑝)=0,𝑔(1;𝑝)=0,(.7)(1𝑝)𝐿𝜃(𝜂;𝑝)𝜃0(𝜂)=𝑝𝑁[]𝑓(𝜂;𝑝),𝑔(𝜂;𝑝),𝜃(𝜂;𝑝),(.8)𝜃(0;𝑝)=1,𝜃(1;𝑝)=0,(.9)其中非线性算子𝑁1,𝑁2、和𝑁定义为𝑁1[]=𝜕𝑓(𝜂;𝑝),𝑔(𝜂;𝑝),𝜃(美国;𝑝)4𝑓(𝜂;𝑝)𝜕𝜂4𝑅𝐴1(1𝜙)2.5𝜕𝑓(𝜂;𝑝)𝜕𝜕𝜂2𝑓(𝜂;𝑝)𝜕𝜂2𝜕𝑓(𝜂;𝑝)𝑓(𝜂;𝑝)𝜕𝜂22𝐾𝑟𝐴1(1𝜙)2.5𝜕𝑔(𝜂;𝑝),𝑁𝜕𝜂2[]=𝜕𝑓(𝜂;𝑝),𝑔(𝜂;𝑝),𝜃(𝜂;𝑝)2𝑓(𝜂;𝑝)𝜕𝜂2𝑅𝐴1(1𝜙)2.5𝜕𝑓(𝜂;𝑝)𝜕𝜂𝑔(𝜂;𝑝)𝜕𝑔(𝜂;𝑝)𝜕𝜂(𝜂;𝑝)+2K(K)第页𝐴1(1𝜙)2.5𝜕𝑓(𝜂;𝑝),𝑁𝜕𝜂[]=𝜕𝑓(𝜂;𝑝),𝑔(𝜂;𝑝),𝜃(𝜂;𝑝)2𝜃(𝜂;𝑝)𝜕𝜂2+P(P)第页𝑅𝐴2𝐴𝜕𝜃(𝜂;𝑝)𝜕𝜂𝑓(𝜂;𝑝).(.10)对于𝑝=0𝑝=1,我们分别拥有𝑓(𝜂;𝑝)=𝑓0𝑔(𝜂),𝑓(𝜂;1)=𝑓(𝜂),(𝜂;𝑝)=𝑔0(𝜂),𝑔(𝜂;1)=𝑔(𝜂),𝜃(𝜂;𝑝)=𝜃0(𝜂),𝜃(𝜂;1)=𝜃(𝜂).(.11)作为𝑝从0增加到1,𝑓(𝜂;𝑝),𝑔(𝜂;𝑝)、和𝜃(𝜂;𝑝)分别从𝑓0(𝜂),𝑔0(𝜂),𝜃0(𝜂)𝑓(𝜂),𝑔(𝜂)、和𝜃(美国).通过泰勒定理和使用(3.11),𝑓(𝜂)𝜃(𝜂)可以扩展为幂级数𝑝如下:𝑓(𝜂;𝑝)=𝑓0(𝜂)+𝑚=1𝑓𝑚(𝜂)𝑝𝑚,𝑓𝑚1(𝜏)=𝜕𝑚𝑚𝑓(𝜂;𝑝)𝜕𝑝𝑚,𝑔(𝜂;𝑝)=𝑔0(𝜂)+𝑚=1𝑔𝑚(𝜂)𝑝𝑚,𝑔𝑚1(𝜏)=𝜕𝑚𝑚𝑔(美国;𝑝)𝜕𝑝𝑚,𝜃(𝜂;𝑝)=𝜃0(𝜂)+𝑚=1𝜃𝑚(𝜂)𝑝𝑚,𝜃𝑚1(𝜏)=𝜕𝑚𝑚𝜃(𝜂;𝑝)𝜕𝑝𝑚.(.12)在哪儿1,2、和是以这样一种方式选择的,即这些级数收敛于𝑝=1.级数的收敛性(3.12)取决于辅助参数1,2、和.

假设12选择的序列(3.12)收敛于𝑝=1,然后由于(3.12)我们有𝑓(𝜂)=𝑓0(𝜂)+𝑚=1𝑓𝑚(,𝜂)𝑔(美国)=𝑔0(𝜂)+𝑚=1𝑔𝑚,(𝜂)𝜃(𝜂)=𝜃0(𝜂)+𝑚=1𝜃𝑚.(𝜂)(.1)区分零级变形(3.4), (3.6)、和(3.8)𝑚时间与𝑝然后除以𝑚! 最后设置𝑝=0,我们有以下内容𝑚四阶变形问题:𝐿1𝑓𝑚(美国)𝜒𝑚𝑓𝑚1(𝜂)=1𝑅𝑓𝑚(𝜂),𝑓(0;𝑝)=0,𝑓(1;𝑝)=𝜆,𝑓(0;𝑝)=0,𝑓𝑅(1;𝑝)=1,𝑓𝑚(𝜂)=𝑓𝐼𝑉𝑚1𝑅𝐴1(1𝜙)2.5𝑚1𝑛=0𝑚1𝑛𝑓𝑛𝑚1𝑛=0𝑓𝑚1𝑛𝑓𝑛2K(K)第页𝐴1(1𝜙)2.5𝑔𝑚1,𝐿2𝑔𝑚(𝜂)𝜒𝑚𝑔𝑚1(𝜂)=2𝑅𝑔𝑚𝑅(𝜂),𝑔(0;𝑝)=0,𝑔(1;𝑝)=0,𝑔𝑚(美国)=𝑔𝑚1𝑅𝐴1(1𝜙)2.5𝑚1𝑛=0𝑔𝑚1𝑛𝑓𝑛𝑚1𝑛=0𝑓𝑚1𝑛𝑔𝑛+2K(K)第页𝐴1(1𝜙)2.5𝑓𝑚1,𝐿𝜃𝑚(𝜂)𝜒𝑚𝜃𝑚1(𝜂)=𝑅𝜃𝑚𝑅(𝜂),𝑔(0;𝑝)=0,𝑔(1;𝑝)=0,𝜃𝑚(美国)=𝜃𝑚1+P(P)第页𝑅𝐴2𝐴𝑚1𝑛=0𝑓𝑚1𝑛𝜃𝑛.(.14)我们使用MAPLE软件来获得这些方程的解。我们假设1=2==例如,当𝜙=0.1,K(K)第页=0.5,𝑅=0.5,𝜆=0.5、和P(P)第页=6.2(C类u个-w个t吨e(电子)第页)首先,耦合解的变形如下所示:𝑓1(𝜂)=0.000958529265𝜂6+0.00570117560𝜂5+0.016009065𝜂40.0454500228𝜂+0.02464207𝜂2,𝑔1(𝜂)=0.690014107𝜂20.200047024美国𝜃0.46000094046𝜂,1(𝜂)=0.0847722594𝜂40.908907𝜂+0.254169778𝜂.(.15)解决方案𝑓2(𝜂),𝑔2(𝜂)𝜃2(𝜂)由于太长而无法在此提及,因此,它们以图形方式显示。

4.HAM解决方案的收敛性

正如廖所指出的那样[28],HAM解的收敛性和逼近速度强烈依赖于辅助参数的值。此区域可以通过绘图找到𝑓(0),𝑔(0)、和𝜃(0)对于(-曲线)和选择,其中𝑓(0),𝑔(0)、和𝜃(0)都是常量。值得一提的是,对于不同的流量参数值(𝜙,K(K)第页,𝑅,𝜆)一个新的小时-应使用唯一的-所有情况下的曲线都可能导致相当大的误差。因此,在本研究中,我们获得了对于所有情况,但仅描述了-曲线(0),𝑔(0)、和𝜃(0)对于图中的一个案例2为简洁起见。

5.结果和讨论

将控制方程及其边界条件转换为常微分方程,用同伦分析法(HAM)进行解析求解,并将结果与数值方法(四阶龙格库塔)进行比较[29]. 通过同源分析方法获得的结果与通过四阶Runge-kutta方法获得的数值解所获得的结果很好地匹配,如图所示为了测试当前结果的准确性,我们比较了温度曲线的结果𝜃(𝜂)Mehmood和Ali报道的[24]何时𝜙=0(规则流体或牛顿流体)和普朗特数的不同值。

在这种有效性之后,给出了不同无量纲数的速度、温度分布、壁剪切应力和努塞尔数的结果。

4显示了纳米颗粒体积分数的影响(𝜙)关于(a)速度剖面和(b)温度分布,当K(K)第页=0.5,𝑅=1,𝜆=0.5、和P(P)第页=6.2.吸入/注入参数的影响(𝜆)(a)速度剖面,(b)温度分布,(c)表面摩擦系数,以及(d)努塞尔数,当K(K)第页=0.5,𝑅=1,𝜙=0.1、和P(P)第页=6.2如图所示5发现当纳米颗粒的体积分数从0增加到0.2时,动量边界层和热边界层的厚度增加(图4). 数字5(a)5(b)表明所有边界层厚度随着𝜆从负值(注入)增加到正值(吸入)。我们知道,抽吸的作用是使流体更接近表面,从而减少热边界层的厚度,而对于注入,则观察到相反的趋势。作为吸入/喷射参数(𝜆)增加时,磁性表面摩擦系数减小,努塞尔数增加(图5(c)5(d)). 热边界层厚度对纳米颗粒体积分数的敏感性与纳米流体导热性的增加有关。事实上,较高的热导率值伴随着较高的热扩散率值。热扩散率的高值会导致温度梯度下降,从而增加边界厚度,如图所示4(b)热边界层厚度的这种增加减少了努塞尔数;然而,根据(2.26),努塞尔数是温度梯度和导热系数比(纳米流体的电导率与基础流体的电导率)的乘积。由于纳米颗粒的存在导致温度梯度的降低比热导率小得多,如图所示,通过增加纳米颗粒的体积分数,Nusselt的温度梯度得到了增强5(c)5(d)。另请参见图5(c)表明纳米颗粒体积分数的增加导致表面摩擦系数的减小。

6显示雷诺数的影响(𝑅)(a)速度剖面,(b)温度分布,(c)表面摩擦系数,和(d)努塞尔数,当K(K)第页=0.5,𝜆=0.5,𝜙=0.1、和P(P)第页=6.2值得一提的是,雷诺数表明了惯性效应相对于粘性效应的相对重要性。因此,速度和温度剖面随着R(右)e(电子)雷诺数增加,进而导致表面摩擦系数和努塞尔数增加(图6).

7显示了旋转参数的影响(K(K)第页)(a)速度分布,(b)温度分布,(c)表面摩擦系数,以及(d)努塞尔数,当𝑅=1,𝜆=0.5,𝜙=0.1、和P(P)第页=6.2旋转参数的增加导致科里奥利力的增加,这导致速度和温度分布都增加。增加旋转参数也会导致表面摩擦系数和努塞尔数的减小。

6.结论

本文考虑两个平行水平板之间的三维纳米流体流动,其中板一起旋转。利用同伦分析方法(HAM)对该问题进行了解析求解。结果与数值方法(四阶龙格-库塔)结果进行了比较。研究了纳米颗粒体积分数、吸入/注入参数、雷诺数和旋转参数对流动和传热特性的影响。本次调查得出的一些结论总结如下。(a)表面摩擦系数的大小随着旋转参数的增加而增加,但随着纳米颗粒体积分数、雷诺数和注射/抽吸参数的增加,表面摩擦系数减小。(b)努塞尔数与纳米粒子体积分数、雷诺数和注射/抽吸参数有直接关系,而与旋转参数的功率有反向关系。

术语

𝐴1,𝐴2,𝐴:无量纲常数
𝐶𝑝:恒压比热
𝐶𝑓,𝐶𝑓:表面摩擦系数
𝑓(𝜂),𝑔(𝜂):相似性函数
𝐿1,𝐿2,𝐿:辅助线性运算符
:非零辅助参数
:板之间的距离
𝑘:导热系数
K(K)第页:旋转参数
𝑁1,𝑁2,𝑁:非线性算子
N个u个:努塞尔数
𝑝:修改的流体压力
P(P)第页:普朗特尔编号
𝑞𝑤:下板处的热流密度
𝑅:雷诺数
𝑢,𝑣,𝑤:速度分量沿x、 是的,z(z)轴,分别
𝑢𝑤(𝑥):拉伸表面的速度
𝑣0:吸入/注入速度。
希腊符号
α:热扩散率
η:无量纲变量
θ:无量纲温度
ρ:密度
ϕ:纳米粒子体积分数
λ:无尺寸吸入/注入参数
μ:动态粘度
υ:运动粘度
σ:电导率
𝜏𝑤:沿拉伸表面的表面摩擦或剪切应力
Ω:恒定旋转速度。
下标
∞:无穷大条件
核燃料:纳米流体
传真:基础流体
秒:纳米固体颗粒。