This expression underpredicts most

This expression underpredicts most of the data by about 20% in the range 20, 000 < ReD < 400, 000 but is quite good at other Reynolds numbers above PeD ≡ ReDPr = 0.2. This is evident in Fig. 7.13, where eqn. (7.65) is compared with data.
Greater accuracy and, in most cases, greater convenience results from breaking the correlation into component equations:

Kết quả (Việt) 1:

Cụm từ này underpredicts hầu hết các dữ liệu khoảng 20% trong phạm vi 20, 000 < đỏ < 400, 000 nhưng là khá tốt tại các số Reynolds trên PeD ≡ ReDPr = 0.2. Đây là điều hiển nhiên trong hình 7,13, nơi eqn. (7,65) được so sánh với dữ liệu.Chính xác hơn và, trong hầu hết trường hợp, thuận tiện hơn kết quả từ phá vỡ các mối tương quan vào thành phần phương trình:

Kết quả (Việt) 2:

Biểu thức này underpredicts hầu hết các dữ liệu khoảng 20% trong khoảng 20, 000 <Red <400, 000, nhưng là khá tốt tại số Reynolds khác trên PED ≡ ReDPr 0,2 =. Điều này được thể hiện rõ trong hình. 7.13, nơi eqn. (7.65) được so sánh với dữ liệu.
Độ chính xác lớn hơn và, trong nhiều trường hợp, kết quả thuận lợi hơn từ phá vỡ tương quan vào phương trình thành phần: