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J-GLOBAL ID：201702249394149296   整理番号：17A0971065

ANN(人工ニューラルネットワーク):波形内管をもつ同心管熱交換器の実験的熱伝達解析の予測【Powered by NICT】

ANN: Prediction of an experimental heat transfer analysis of concentric tube heat exchanger with corrugated inner tubes

著者 (5件)： Verma Tikendra Nath (Laboratory of Thermal Engineering, Department of Mechanical Engineering, NIT Manipur, Imphal 795004, India) ,  Nashine Prerana (Department of Mechanical Engineering, NIT Rourkela, Odisha 769008, India) ,  Singh Dheerendra Vikram (Department of Mechanical Engineering, CMR Engineering College, Hyderabad 501401, India) ,  Singh Thokchom Subhaschandra (Laboratory of Thermal Engineering, Department of Mechanical Engineering, NIT Manipur, Imphal 795004, India) ,  Panwar Deepali (Department of Computer Science and Engineering, Sri Aurobindo Institute of Technology, Indore 453111, India)
資料名： Applied Thermal Engineering  (Applied Thermal Engineering)
巻： 120  ページ： 219-227  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0667B  ISSN： 1359-4311  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： 本研究の主な目的は,コルゲートされた,および非コルゲート管を用いて,提案した作製した熱交換器の熱伝達性能を推定した。ピッチと深さはコルゲート管の場合に変化させた。筆者らは,4mmピッチの螺旋形状リブおよび5000~17,000のReynolds数の変化,質量流量0.03~0.13kg/sとそれぞれ冷間及び熱間流体では0.04~0.14kg/sと1.5mmの深さで最大熱伝達係数とNusselt数を達成した。パイプの長さと直径はそれぞれ25.4mmと2000mmである。も熱伝達係数,Nusselt数とReynolds数を予測するための人工ニューラルネットワーク(ANN)をモデル化した。多重決定の係数の値を達成した。R~2(多重決定の係数)値は非常に満足すべき未知のデータセットを用いて,それぞれReynolds数,熱伝達及びNusselt数に対する0.99999,0.999997と0.999993であった。ANNの最適化構造は8 10 3であった。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： 多重化 ,  コルゲート管 ,  熱伝達率 ,  *ニューラルネットワーク ,  最適化 ,  形態 ,  Nusselt数 ,  *熱交換器 ,  Reynolds数 ,  モデリング ,  *熱伝達 ,  質量流量

著者キーワード (4件)： 熱交換器 ,  ANN(人工ニューラルネットワーク) ,  ヘリカル溝 ,  コルゲート表面

分類 (1件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工ニューラルネットワーク ,  波形 ,  心管 ,  熱交換器 ,  実験 ,  熱伝達 ,  解析 ,  予測