Mixed Convection of a Bingham Fluid in Differentially Heated Square Enclosure with Partitions


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This paper reports a two-dimensional numerical investigation of mixed convection inside a liddriven square enclosure, completely filled with a non-Newtonian fluid obeying the Bingham model, having two rectangular adiabatic partitions mounted in different dispositions. Due to the problem’ complexity, the latter is solved using finite volume method when the SIMPLER algorithm is adopted for the pressure-velocity coupling. In order to investigate the yield stress effects on flow field and heat transport, we maintain the Richardson number (Gr/Re2) as 0.01, 1 and 10, respectively, which generates a good simulation of forced, mixed and natural convection dominated flow. The Prandtl and Grashof numbers are fixed at 50 and 104, respectively, while the Bingham number covers the range from 0 to 30. The validity of the computing code was ascertained by comparing our results with the numerical ones already available in the literature and that for both cases: Newtonian and non-Newtonian fluid. The phenomenon is analyzed through the streamlines, the isotherms and the Nusselt numbers with special attention to the partitions’ arrangement and its size. It is found that all parameters related to the geometrical dimensions of the partitions play a crucial role on the temperature distribution, flow field and heat transfer enhancement. For all values of the Bingham number, the mean Nusselt number is found as an increasing function of the decrease Richardson number. Thus, the heat transfer improves.

Об авторах

A. Boutra

University of Science and Technology, El-Alia Bab-Ezzouar; Ecole Préparatoire Sciences et Techniques d’Alger

Автор, ответственный за переписку.
Email: aeknad@yahoo.fr
Алжир, Algiers, 16111; Algiers, 16111

K. Ragui

University of Science and Technology, El-Alia Bab-Ezzouar

Email: aeknad@yahoo.fr
Алжир, Algiers, 16111

Y. Benkahla

University of Science and Technology, El-Alia Bab-Ezzouar

Email: aeknad@yahoo.fr
Алжир, Algiers, 16111

N. Labsi

University of Science and Technology, El-Alia Bab-Ezzouar

Email: aeknad@yahoo.fr
Алжир, Algiers, 16111

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».