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J-GLOBAL ID：201702214132277527   整理番号：17A1047031

FFBP-ANNと多重回帰によるCuO-水/EGナノ流体の熱伝導率の実験的研究とモデリング

Experimental investigation and modeling of thermal conductivity of CuO-water/EG nanofluid by FFBP-ANN and multiple regressions

著者 (5件)： VAKILI Masoud (Iran Univ. Sci. and Technol., Tehran, IRN) ,  KARAMI Maryam (Kharazmi Univ., Tehran, IRN) ,  DELFANI Shahram (Building and Housing Res. Center (BHRC), Tehran, IRN) ,  KHOSROJERDI Soheila (Islamic Azad Univ., Tehran, IRN) ,  KALHOR Koosha (Northeastern Univ., MA, USA)
資料名： Journal of Thermal Analysis and Calorimetry  (Journal of Thermal Analysis and Calorimetry)
巻： 129  号： 2  ページ： 629-637  発行年： 2017年08月 
JST資料番号： H0095C  ISSN： 1388-6150  CODEN： JTHEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過渡ホットワイヤ法でCuOナノ流体の熱伝導率を実験的に測定し,フィードフォワード逆伝搬ニューラルネットワーク(FFBP-ANN)モデルによる予測値と比較した。ポリビニルピロリドンを分散剤としてCuOナノ粒子を体積率0.00125~0.01%で水/エチレングリコール混合液(70:30)へ分散し,調製ナノ流体の熱伝導率を20~60°Cの温度範囲でKD2 Pro熱特性分析計を用いた過渡ホットワイヤ法により測定した。FFBP-ANNモデルによる予測値を測定データ及びMaxwellモデルと多重線形回帰モデルによる予測値と比較した。FFBP-ANNモデルによれば高価な装置を使用しないでもCuOナノ流体の熱伝導率を正確に予測,推定できると考えられる。

シソーラス用語： *酸化第二銅 ,  ナノ粒子 ,  水 ,  *流体 ,  *熱伝導率 ,  熱伝達 ,  数学モデル ,  ニューラルネットワーク ,  流体力学的模型 ,  多重回帰分析 ,  脂肪族アルコール ,  ジオール
準シソーラス用語： *ナノ流体 ,  熱伝達モデル ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  Maxwellモデル

分類 (3件)： 塩基,金属酸化物  (CD01030Z) ,  比熱・熱伝導一般  (BL05021E) ,  対流・放射熱伝達  (PA02030K)

物質索引 (1件)： エチレングリコール

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重回帰 ,  CuO ,  水 ,  ナノ流体 ,  熱伝導率 ,  実験的研究 ,  モデリング