文献
J-GLOBAL ID:201902218588376640
整理番号:19A0489136
RBFニューラルネットワークを用いた異なるエチレングリコール/水ベースのナノ流体の粘度予測【JST・京大機械翻訳】
Viscosity Prediction of Different Ethylene Glycol/Water Based Nanofluids Using a RBF Neural Network
著者 (2件):
Zhao Ningbo
(College of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
,
Li Zhiming
(College of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
資料名:
Applied Sciences (Web)
(Applied Sciences (Web))
巻:
7
号:
4
ページ:
409
発行年:
2017年
JST資料番号:
U7135A
ISSN:
2076-3417
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
スイス (CHE)
言語:
英語 (EN)