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J-GLOBAL ID：201702220721267844   整理番号：17A0400813

ANN(人工ニューラルネットワーク)とANFISを用いた内部及びモデリングによる流動層の流体力学的研究【Powered by NICT】

Hydrodynamic studies in fluidized bed with internals and modeling using ANN and ANFIS

著者 (3件)： Krishna M. Sai Vijaya (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology Trichy, Thuvakudi, Tiruchirappalli 620 015, India) ,  Begum K. M. Meera Sheriffa (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology Trichy, Thuvakudi, Tiruchirappalli 620 015, India) ,  Anantharaman N. (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology Trichy, Thuvakudi, Tiruchirappalli 620 015, India)
資料名： Powder Technology  (Powder Technology)
巻： 307  ページ： 37-45  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0730A  ISSN： 0032-5910  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： 気固流動層の流体力学は内部の特定の割合のオープンエリアを持つ入口空気流速,床高,内部体とカラム直径の間隔のような流体力学的パラメータの範囲をカバーする研究した。一定割合のオープンエリアを持つ交差型内部構造物を使用した。圧力損失,膨張比(R),変動比(r),最小流動化速度と流動化指数(FI)に及ぼす上記パラメータの影響を調べた。圧力降下は,内部体の存在または非存在に関わらず,層高の増加とともに増加することが分かった。しかし内部構造物(より数以下間隔)の存在下での圧力降下については,最初に減少するが,あるレベルを超える内部によって提供される抵抗は,圧力損失のわずかな増加を引き起こした。膨張比率は,内部体の間隔の減少と共に著しく減少した。流動品質に及ぼす内部体の効果を研究した。内部体の導入によって,FIの点で流動品質が改善した。変動比率は,内部体の使用を減少させ,内部体間隔減少と共に減少することが分かった。圧力損失および膨張比率に対する相関は有意な無次元グループを用いて開発した。圧力損失および膨張比率の相関値はそれぞれの実験値と比較し,良く一致することが分かった。収集した実験データを人工ニューラルネットワーク(ANN)と適応ニューロ-ファジィ推論システム(ANFIS)のようなエキスパートシステムを用いたモデルの開発に使用し,比較を行った。ANFISとANN両方の誤差解析は,ANFISはANN以上に非線形条件下でモデルに優れた能力を持つことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *流体力学 ,  エキスパートシステム ,  圧力損失 ,  誤差解析 ,  *モデリング ,  流速 ,  最小流動化速度 ,  *流動層 ,  内部構造 ,  *ニューラルネットワーク ,  流動化
準シソーラス用語： 層高 ,  膨張比 ,  気固流動 ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 流動層 ,  Internals ,  圧力損失 ,  流動化指数 ,  ANN(人工ニューラルネットワーク) ,  ANFIS

分類 (1件)： 装置内の流れ  (XD01010Y)

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 ,  ANFIS ,  モデリング ,  流動層 ,  流体力学 ,  研究