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J-GLOBAL ID：201602283371952997   整理番号：16A1067829

ナノ流体のレビュー:熱物性のデータ駆動モデル化と自動車用ラジエータへの応用

A review on nanofluids: Data-driven modeling of thermalphysical properties and the application in automotive radiator

著者 (3件)： Zhao Ningbo (College of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Li Shuying (College of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Yang Jialong (College of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
資料名： Renewable & Sustainable Energy Reviews  (Renewable & Sustainable Energy Reviews)
巻： 66  ページ： 596-616  発行年： 2016年12月 
JST資料番号： W1084A  ISSN： 1364-0321  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： 次世代の熱伝達媒体の候補として,ナノ流体は多くの研究者を引き付けており,多くの優れた特性のために,過去10年間で非常に活動的な分野となっている。異なるナノ流体の熱物理学的特性を研究するために,多くの実験研究および理論的調査が行われているが,ナノ粒子およびベース流体の特性に関して,すべてのナノ流体の熱伝導率および粘度を効果的に予測するための,十分に受け入れられた理論は依然として存在しない。本稿では,まず,人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づく,ナノ流体の熱物理特性のデータ駆動モデリングに関する,最近の研究を要約した。次に,自動車用ラジエータにおけるナノ流体の潜在的な用途を分析した。このレビューの主な調査結果は:(1)十分なサンプルがあれば,ANNはナノ流体の熱物理的性質を予測する有効なアプローチであると思われ;(2)増強率とナノ粒子の最適量にいくらかの相違があっても,ナノ流体を使用することにより,自動車用放射体の全体の熱伝達性能を高めることができ;(3)ナノ粒子の濃度がヌッセルト数およびポンプ能力に及ぼす影響に関する文献には,多くの相反する結果があった。Copyright 2016 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *流体 ,  物理的性質 ,  *放熱器 ,  *熱伝達 ,  熱伝導率 ,  粘度 ,  *ニューラルネットワーク ,  データフロー制御 ,  Nusselt数
準シソーラス用語： *ナノ流体 ,  熱物性 ,  データ駆動

著者キーワード (5件)： Nanofluids ,  Thermal conductivity ,  Viscosity ,  Artificial neural networks ,  Automotive radiator

分類 (2件)： 対流・放射熱伝達  (PA02030K) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： ナノ流体 ,  レビュー ,  熱物性 ,  データ駆動 ,  モデル化 ,  自動車 ,  ラジエータ ,  応用