【摘 要】
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在这研究， Jeffery-Hamel 流动上的磁场和 nanoparticle 的效果用调用 Adomian 分解方法(ADM ) 的一个强大的分析方法被学习。管理方程的液体力学和马电磁的传统的海军司烧方
【机 构】
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在这研究， Jeffery-Hamel 流动上的磁场和 nanoparticle 的效果用调用 Adomian 分解方法(ADM ) 的一个强大的分析方法被学习。管理方程的液体力学和马电磁的传统的海军司烧方程被归结为非线性的平常的微分方程为这个问题建模。获得的结果很好被适合于 Runge-Kutta 方法的。现在的阴谋证实方法有高精确性为不同，哈，并且 Re 数字。在分叉的隧道内的流动领域为 Hartmann 数字和隧道的角度的各种各样的价值被学习。当磁场不在时的 nanoparticle 体积部分的效果
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