Flat plate collectors (FPCs) have garnered widespread usage in applications such as water heating, space heating, and various thermal systems, presenting an eco-friendly and sustainable approach to harnessing solar energy. However, the thermal performance of FPCs has been adversely affected by the improper selection of Heat Transfer Fluids (HTFs). The purpose of the work is to explore and demonstrate the potential advancements in solar flat plate collector (FPC) technology through the use of nanofluids to Enhance Energy Conversion, Explore Synergistic Effects, Contribute to Sustainable Energy Solutions and Address Technological Challenges. That is to optimize the thermal performance of FPCs by incorporating standalone and hybrid nanoparticles into the base fluid to augment their thermal properties. This approach explores new possibilities for synergistic effects and enhanced thermal properties, offering a novel contribution to the field of nanofluid research. The standalone and hybrid nanofluids encompass nanoparticles such as Al2O3, Cu, multi-walled carbon nanotubes (MWCNT), and SiO2 at a concentration of 0.5 wt%. In the preparation of hybrid nanofluids, equal volume fractions (25 % each) of Al2O3, Cu, MWCNT, and SiO2 nanoparticles were employed. The investigation includes the evaluation of thermal performance parameters, namely heat gain, heat loss coefficients, and thermal efficiency of FPCs, comparing these values with those of water. Hybrid nanofluids exhibit significantly improved thermal performance compared to both plain water and monodisperse nanofluids. Employing hybrid nanofluids yields results that indicate a peak outlet temperature of approximately 83.2 °C, a higher heat gains of 2385 W, a reduced heat loss coefficient of 25.5 W/m2K, and a peak thermal efficiency of 70.4 %. The use of hybrid nanofluids, as opposed to monodisperse nanofluids, offers superior thermal performance for flat plate collector-based solar heating systems.

This research explores into analyzing the mechanical characteristics of banana fiber and ramie fiber composites bolstered with silicon carbide (SiC) nanoparticles. The integration of SiC nanoparticles aims to amplify the mechanical robustness and endurance of these natural fiber composites. Through water absorption assessments, we evaluated the composites’ resistance to moisture. In addition, we assessed the mechanical performance via hardness, impact, and three-point bending tests. The results indicate a significant enhancement in the mechanical attributes of both banana and ramie fiber composites due to SiC nanoparticle inclusion. The results reveal a notable enhancement in mechanical characteristics following the incorporation of SiC nanoparticles. Notably, composites containing 8% SiC nanoparticles demonstrated the highest hardness value of 102 HV and the lowest water absorption percentage of 1.5%. In addition, these composites exhibited a superior flexural strength (80 MPa) and modulus of elasticity (4.3 GPa), alongside a maximum impact energy absorption of 18 J. These findings underscore the beneficial influence of SiC nanoparticles on the mechanical properties of the composites, including increased strength, reduced water absorption, enhanced hardness, and improved impact resistance.

This work intended to improve the precision and machining efficiency of Magnesium alloy (Mg-Li-Sr) using Wire electrical discharge machining (WEDM). Mg-Li-Sr alloy is prepared through inert gas assisted stir casting route. Taguchi approach is used for experimental design for WEDM parameter such as pulse OFF time, pulse ON time, wire feed rate, servo voltage and current. L27 orthogonal array is considered to understand the influence of control parameter such as Kerf Width (KW), Roughness of the surface (Ra), Material Removal Rate (MRR). Integration of the CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) -WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) multi-objective optimization method with Artificial Neural Network (ANN) modelling with different network structure for prediction and optimization is a novel approach that significantly improves prediction accuracy and machining outcomes. The developed ANN model with better R

Heat transfer methods aim to maximize heat transmission and minimize pressure loss. Published efforts have focused on active and passive heat transport techniques. Curved tubes, such those in helical coil heat exchangers, improve heat transmission without active intervention. Experimental and computational studies of helical coils under forced convection have been done. This work examined the heat transmission and pressure drop of forced convection helical coil tubes using experimental and CFD methods. CATIA V5 builds, ICEM 14.5 meshes, and ANSYS 14.5 solves a three-dimensional model. A k-turbulent flow model and algorithm simulate fluid flow and heat transfer to properly predict heat transfer characteristics. Experiments and computer simulations determined the temperature and pressure loss at a particular flow rate and input temperature. The model is validated by comparing numerical simulation temperature differences to experimental data. A boundary condition that maintains a constant temperature in numerical analysis may provide incorrect results. This makes the boundary condition a connected system. To calculate temperature, a K-turbulence model (RNG) solver is used with curvature correction and swirl dominated flow. The project includes turning a 12-mm straight tube into a 120-mm helical coil with a 25-mm pitch. To simulate forced convection, this coil is placed in a duct. Experiment is done at 353 K and 343 K with 1.23, 1.66, and 2.1 l/min flow rates. The CFD simulation used the same design and flow conditions. One end of the duct has a fan that blows air over the coil and lets hot water run through it. With a constant wall temperature as the boundary condition, the conjugate heat transfer between the water and air in the coil and fan is examined in a cross flow pattern. Different flow rates were used to validate temperature difference data. The experimental and CFD values varied by 7% or less due to measurement errors in system temperature and heat losses.

Cupola slag is a waste material of the steel and iron industries. Its composition is determined by the cupola furnace and other elements used in steel and iron manufacturing. This paper investigates the characterization behavior of various cupola slag materials. As a result, x-ray fluorescence (XRF), x-ray diffraction (XRD), thermogravimetry differential thermal analysis, and scanning electron microscopy (SEM) methods were used to characterize three cupola slag samples from distinct origins. In addition, various physical properties were used to compare different cupola slags. The specific gravity values of CS-1 (cupola slag-1 sample), CS-2 (cupola slag-2 sample), and CS-3 (cupola slag-3 sample) are 1.36, 2.5, and 2.917, respectively. The density and water absorption for CS-1, CS-2, and CS-3 are 1414.86, 1477.71, and 1796 kg/m3, and 0.37%, 0.32%, and 0.26%, respectively. Cupola slag also includes a larger percentage of lime, according to XRF data, which contributes to its improved binding characteristics. A higher calcium oxide content in CS-3 could facilitate the pozzolanic process. The presence of angular particles that aid in material binding is seen in the SEM image. Compounds with a nanostructure are then flawlessly blended into the mixture and grouped with calcium alumina silicates formed by cement hydration. The XRD pattern of cupola slag exhibits high peaks, indicating that the material is crystalline in character and can be utilized as sand. It also shows the presence of other chemical compounds, such as silica, which ranges from 30% to 45%. CS-1 and CS-2 have comparable XRD patterns. However, CS-3 has a somewhat different pattern because of the greater CaO content. Weight loss begins at higher temperatures, which shows that the material is stable at higher temperatures, according to a thermo-gravimetric study. The differential thermal analysis curve of CS-3 indicates that the material remains stable up to a temperature of 600 °C. The physical characteristics of all cupola slag samples show that cupola slag may be utilized to make sustainable building materials because of its lower specific gravity, density, and water absorption.

Breast cancer is a medical condition characterized by the uncontrolled proliferation of cells in the breast tissue. Breast cancer can originate from various parts of the breast, and methods such as Breast ultrasound, Diagnostic mammogram, Breast magnetic resonance imaging, and Biopsy are currently used for its diagnosis. However, these methods have certain limitations, and their size can be a hindrance. To overcome this, low-power, flexible antennas can be designed for bio-communication between medical equipment and external instrumentation. Flexible and wearable antennas have advantages such as affordability, ease of fabrication, and high gain. In this article, a microstrip patch antenna operating at 2.45 GHz and made of polyamide material is designed using High Frequency Structure Simulator software. The simulation results show the patch antenna has a gain of 1, −14.81 dB return loss at 2.45 GHz based on |S11| ≤ −10 dB. The directive radiation pattern with axial ratio of 63.39 dB and voltage standing wave ratio ≤3. Furthermore, the hardware development of proposed antenna with polyamide substrate provides the resonance frequency nearing to simulation results as 2.318 GHz with return loss of −28.19 dB. Based on mathematical analysis, simulation and hardware results, the proposed antenna is a superior option for breast cancer detection.

This study aims to evaluate how SiO2 fiber additions affect the mechanical properties of hybrid nanocomposites composed of polypropylene (PP), sisal, and Kevlar fibers. Different concentrations of SiO2 are integrated into these composites to systematically analyze their tensile, flexural, and impact strengths. Utilizing G-power calculations with 80% power and α = 0.05 ensures robust statistical analysis, which indicates significant variations in mechanical properties across SiO2 compositions (p < 0.05). The results reveal that higher SiO2 fiber content significantly enhances the mechanical performance of the composites, suggesting potential applications in advanced materials engineering. This study underscores the importance of SiO2 in improving the mechanical properties of PP/sisal/Kevlar fiber hybrid nanocomposites.