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J-GLOBAL ID：201702272511158518   整理番号：17A1500002

適応ニューロ-ファジィ推論システムを用いた蒸気圧縮冷凍システムの性能解析【Powered by NICT】

Performance analysis of vapor compression refrigeration system using an adaptive neuro-fuzzy inference system

著者 (2件)： Gill Jatinder (Department of Mechanical Engineering, IKGPTU, Kapurthala, Punjab, India) ,  Singh Jagdev (Faculty of Mechanical Engineering Department, BCET, Gurdaspur, Punjab, India)
資料名： International Journal of Refrigeration  (International Journal of Refrigeration)
巻： 82  ページ： 436-446  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0157B  ISSN： 0140-7007  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,蒸気圧縮冷凍システムにおけるR134aの代替としてのR134aとLPG冷媒混合物(重量で28:72の比のR134aとLPGから成る)と実験的研究を行った。性能試験は,制御された環境条件下で異なる蒸発器温度を用いて行った。結果はR134a/LPG混合物は研究した範囲では約15.28%R134aより高い成績係数(COP)を持つことを示した。R134a/LPGシステムのCOPを予測するための適応ニューロ-ファジィ推論システム(ANFIS)の適用性についても検討した。システムのためのANFISモデルを開発した。分散(0.982および0.994),根平均二乗誤差(0.0056と0.0050)および平均絶対百分率誤差(0.286%と0.217%)の絶対分率の数学的およびANFISモデル予測の統計的解析の比較は,ANFISモデルは良好な統計的予測効率を与えることを示した。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： *性能分析 ,  統計解析 ,  モデル ,  冷媒 ,  予測 ,  蒸発器 ,  成績係数 ,  性能試験 ,  適応性
準シソーラス用語： モデル予測 ,  平均二乗誤差 ,  環境条件 ,  実験研究 ,  *冷凍システム ,  *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 (4件)： ANFIS ,  R134a/LPG ,  蒸気圧縮冷凍システム ,  COP

分類 (2件)： 冷凍装置  (PD03000T) ,  冷凍一般  (PD01000F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  蒸気圧縮 ,  冷凍システム ,  性能解析