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J-GLOBAL ID：201202291486026482   整理番号：12A1096117

人工ニューラルネットワークと数値シミュレーションによる家庭用の冷蔵庫の設計パラメータの研究

Investigation of design parameters of a domestic refrigerator by artificial neural networks and numerical simulations

Etude des parametres de conception d’un refrigerateur domestique a l’aide de reseaux neuronaux artificiels et de simulations numeriques

著者 (4件)： KUMLUTAS Dilek (Mechanical Engineering Dep., Dokuz Eylul Univ., Bornova, Izmir, TUR) ,  KARADENIZ Ziya Haktan (Mechanical Engineering Dep., Dokuz Eylul Univ., Bornova, Izmir, TUR) ,  AVCI Hasan (Mechanical Engineering Dep., Dokuz Eylul Univ., Bornova, Izmir, TUR) ,  OEZSEN Mete (Mechanical Engineering Dep., Dokuz Eylul Univ., Bornova, Izmir, TUR)
資料名： International Journal of Refrigeration  (International Journal of Refrigeration)
巻： 35  号： 6  ページ： 1678-1689  発行年： 2012年09月 
JST資料番号： H0157B  ISSN： 0140-7007  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この研究は,人工ニューラルネットワーク(ANN)を静的タイプの家庭用の冷蔵庫の設計パラメータの値の予測への適用について述べた。冷蔵庫の内部の空気の部分(Volume)が,数値流体力学と熱伝達(CFDHT)法を使ってモデル化され,解析された。数値解析の結果を,実験結果と比較して,検証し,そして,内部の設計パラメータを決定した。トレーニング及びテスト用のANNモデルに対するデータのセットを数値解析で得た。ANNは,設計パラメータの値,即ち,蒸発器表面とガラスの棚の間のギャップ,蒸発器高さと表面の温度,を予測するのに使われた。ANNの予測値は,筆者らに,1.00453という平均の相関関係の係数と2.32%という最大相対的誤差をもつ統計的性能を示した。ANNモデルは,静的タイプの家庭用の冷蔵庫の設計パラメータの修正に対して緊急に予備的評価を得ようとする設計者や技術者にとって首尾よくできる方法であるということを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *冷蔵庫 ,  *家庭電器 ,  パラメータ ,  変数 ,  ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  計算流体力学 ,  熱伝達
準シソーラス用語： *設計パラメータ ,  人工ニューラルネットワーク ,  数値シミュレーション

分類 (1件)： 冷凍装置  (PD03000T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  数値シミュレーション ,  家庭 ,  冷蔵庫 ,  設計パラメータ ,  研究