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J-GLOBAL ID：201702216138125231   整理番号：17A0281576

人工神経回路網を用いた垂直方向平滑管およびマイクロフィン付管内を流れる純水の摩擦係数の予測

Prediction of friction factor of pure water flowing inside vertical smooth and microfin tubes by using artificial neural networks

著者 (4件)： CEBI A. (Yildiz Technical Univ., Istanbul, TUR) ,  AKDOGAN E. (Yildiz Technical Univ., Istanbul, TUR) ,  CELEN A. (Yildiz Technical Univ., Istanbul, TUR) ,  DALKILIC A. S. (Yildiz Technical Univ., Istanbul, TUR)
資料名： Heat and Mass Transfer  (Heat and Mass Transfer)
巻： 53  号： 2  ページ： 673-685  発行年： 2017年02月 
JST資料番号： A0920A  ISSN： 0947-7411  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本検討の目的は,平滑管とマイクロフィン付管の摩擦係数を予測するための人工神経回路網を構築することである。実験データとして断面流面積と水力直径の比,等温度,加熱または冷却の条件,質量流量の3種類のデータベースを選択した。100種を超えるネットワークアーキテクチャの中で,ベイジアンレギュレーション訓練アルゴリズムを用いたが,多層識別神経回路網が最も良い性能を示した。また,ラジアルベーシスネットワーク構造を用いて,摩擦係数の予測を行った。さらにPSOを重みやバイアスを決定するのに用いた。本法は管の種類に関係なく摩擦係数を効率的に予測できる。また,依存関係分析により,断面流面積と水力直径の比が最も強いパラメータであることが分かった。

シソーラス用語： ネットワークアーキテクチャ ,  *ニューラルネットワーク ,  *摩擦係数 ,  *予測技法 ,  フィン付き管 ,  平滑管 ,  垂直方向 ,  最適化
準シソーラス用語： PSO【最適化】 ,  *人工神経回路網 ,  予測手法

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  管内流  (BC02090Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工神経回路網 ,  垂直方向 ,  平滑管 ,  フィン付管 ,  純水 ,  摩擦係数 ,  予測