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J-GLOBAL ID：201502204770431292   整理番号：15A0836974

人工ニューラルネットワークを用いた異なる傾斜姿勢に対する水平管中の二相熱伝達係数の予測

Prediction of Two-Phase Heat Transfer Coefficients in a Horizontal Pipe for Different Inclined Positions With Artificial Neural Networks

著者 (3件)： SOBHANIFAR Najmeh (Islamic Azad Univ., Shoushtar, IRN) ,  AHMADLOO Ebrahim (Islamic Azad Univ., Shoushtar, IRN) ,  AZIZI Sadreddin (Yasouj Univ., Yasouj, IRN)
資料名： Journal of Heat Transfer  (Journal of Heat Transfer)
巻： 137  号： 6  ページ： 061009.1-061009.6  発行年： 2015年06月 
JST資料番号： C0658A  ISSN： 0022-1481  CODEN： JHTRAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿は,水平またはわずかに上方に傾斜した円管中の,空気-水二相流の熱伝達係数の予測のための,人工ニューラルナットワークの適用を提示する。解析では,見かけの液体Re数,見かけの気体Re数,および配管傾斜角を入力パラメータとし,二相熱伝達係数(HTC)を出力パラメータとした。ANNモデル作成のために,文献から実験データを採用した。見かけの液体Re数が740~26100,見かけの気体Re数が560~47600,配管傾斜角は三種類(2,5,7度)のもとで,解析はこれら3パラメータを入力層とし,15個のニューロンを隠れ層,二相HTCを出力層とする,3-15-1ニューロンネットワークを用いた。その結果,ネットワーク予測が,実験のHTCデータとよく一致することを示した。実験との平均相対誤差は2.92%,相関係数は,全データ組に対して0.997であった。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  Reynolds数 ,  熱伝達率 ,  管 ,  *気液二相流
準シソーラス用語： 傾斜管

分類 (1件)： 相変化を伴う熱伝達  (PA02040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  姿勢 ,  水平管 ,  熱伝達係数 ,  予測