Optimization and sensitivity analysis of magneto-hydrodynamic natural convection nanofluid flow inside a square enclosure using response surface methodology
บทความในวารสาร
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Pordanjani A.H., Vahedi S.M., Rikhtegar F., Wongwises S.
ผู้เผยแพร่: Springer Verlag (Germany) / Akadémiai Kiadó
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2019
วารสาร: Journal of Thermal Analysis and Calorimetry (1388-6150)
Volume number: 135
Issue number: 2
หน้าแรก: 1031
หน้าสุดท้าย: 1045
จำนวนหน้า: 15
นอก: 1388-6150
eISSN: 1588-2926
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อ
This article studies buoyancy-driven natural convection of a nanofluid affected by a magnetic field within a square enclosure with an individual conductive pin fin. The effects of electromagnetic forces, thermal conductivity, and inclination angle of pin fin were investigated using non-dimensional parameters. An extensive sensitivity analysis was conducted seeking an optimal heat transfer setting. The novelty of this work lies in including different contributing factors in heat transfer analysis, rigorous analysis of design parameters, and comprehensive mathematical analysis of solution domain for optimization. Results showed that magnetic strength diminished the heat transfer efficacy, while higher relative thermal conductivity of pin fin improved it. Based on the problem settings, we also obtained the relative conductivity value in which the heat transfer is optimal. Higher sensitivity of heat transfer was, though, noticed for both magnetic strength and fin thermal conductivity in comparison to fin inclination angle. Further studies, specifically with realistic geometrical configurations and heat transfer settings, are urged to translate current findings to industrial applications. ฉ 2018, Akad้miai Kiad๓, Budapest, Hungary.
คำสำคัญ
Brownian motion, Inclined pin fin, Magneto-hydrodynamic flow, Multi-criteria optimization