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J-GLOBAL ID：201702269678228507   整理番号：17A0470240

ラージエディシミュレーションと人工ニューラルネットワークを用いた複数入り口を持つガスサイクロンの解析と最適化【Powered by NICT】

Analysis and optimization of multi-inlet gas cyclones using large eddy simulation and artificial neural network

著者 (3件)： Brar Lakhbir Singh (Mechanical Engineering Department, Birla Institute of Technology, Mesra, Ranchi 835215, India) ,  Elsayed Khairy (Vrije Universiteit Brussel, Department of Mechanical Engineering, Research Group Fluid Mechanics and Thermodynamics, Pleinlaan 2, 1050, Brussels, Belgium) ,  Elsayed Khairy (Mechanical Power Engineering Department, Faculty of Engineering at El-Mattaria, Helwan University, Masaken El-Helmia P.O., Cairo 11718, Egypt)
資料名： Powder Technology  (Powder Technology)
巻： 311  ページ： 465-483  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： 本研究では,複数の入江ガスサイクロンの性能を最適化することを目的としている。電流の寄与は3つある。最初の実験(DoE)の設計は,三つの変数,すなわち二次入口を通過する流量,二次空気取入口の(正方形)断面積と低気圧屋根からの主な入口のトップの位置を行った。第二に,数値シミュレーションは独立変数の異なる組合せのためのEuler数,カットオフサイズと捕集効率を予測するためのラージエディシミュレーション(LES)を用いて行った。CFD(計算流体力学)シミュレーション結果は,三反応,すなわちEuler数,カットオフ直径と全捕集効率のための人工神経回路網を訓練するために使用した。さらに,シミュレーション結果は,設計変数の変化は,流れパターンと性能に影響するかを説明した。さらに,適合した代用モデルは,最も重要な因子は流量と面積比の比であることを示した。第三に,人工神経回路網を用いて実施した単一目的および多目的最適化研究。最適設計は,従来の低気圧よりも良好な性能をもたらした。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： 低気圧 ,  Euler数 ,  屋根 ,  *最適化 ,  空気取入口 ,  計算流体力学 ,  *ラージエディシミュレーション ,  流れ分布 ,  最適設計 ,  *シミュレーション
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  設計変数 ,  カットオフ ,  捕集効率 ,  数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： サイクロン分離器 ,  多入口 ,  ラージエディシミュレーション(LES) ,  歳差運動渦コア(PVC) ,  人工ニューラルネットワーク ,  代理基盤型最適化(SBO)

分類 (1件)： 固体の処理装置一般  (XD03031Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ラージエディシミュレーション ,  人工ニューラルネットワーク ,  入り口 ,  サイクロン ,  解析 ,  最適化