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J-GLOBAL ID：201802249682081874   整理番号：18A1685212

ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いた蒸気冷却リブ付きチャネルの熱伝達性能に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on heat transfer performance of steam-cooled ribbed channel using neural networks and genetic algorithms

著者 (6件)： Xi Lei (State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, Shaanxi, China) ,  Gao Jianmin (State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, Shaanxi, China) ,  Xu Liang (State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, Shaanxi, China) ,  Xu Liang (Guangdong Xi’an Jiaotong University Academy, Foshan 528300, Guangdong, China) ,  Zhao Zhen (State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, Shaanxi, China) ,  Li Yunlong (State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, Shaanxi, China)
資料名： International Journal of Heat and Mass Transfer  (International Journal of Heat and Mass Transfer)
巻： 127  号： PC  ページ： 1110-1123  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0390A  ISSN： 0017-9310  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： 本研究は,最良の熱伝達性能を達成するために蒸気冷却リブ付きチャネルを最適化することを目的とした。蒸気冷却リブ付きチャネルの熱伝達特性に及ぼすチャネルアスペクト比(W/H=0.25~4),リブ角(α=30~90°)およびReynolds数(Re=10000~10000)の複合効果を解析した。W/H,αおよびReに関連する半経験的熱伝達相関を開発した。遺伝的アルゴリズム(GA)と結合した逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)を用いて,熱伝達係数を予測し,90グループの実験データに基づいて蒸気冷却リブ付きチャネルの構造パラメータを最適化し,最大予測誤差1.9%の優れたBPNNモデルを得た。蒸気冷却リブ付き流路内の流れ場を数値的に計算し,最適化したチャネルの熱伝達促進機構を調べた。結果は,蒸気冷却リブ付きチャネルの平均熱伝達係数が,最初に増加し,次に,W/Hとαの増加とともに減少することを示した。最適化されたニューラルネットワークは,適合した経験的相関のものより良い予測精度を持っている。Reynolds数は蒸気冷却リブ付きチャネルの最適アスペクト比とリブ角度に大きな影響を持つ。Reの増加とともに,最適なW/Hと最適なαは,それぞれ2.23から3.35と41.12°から60.89°まで増加した。41.12~60.89°の範囲内の大きなαは,0.25~4の範囲で比較的大きなW/Hを有する冷却チャネルに対して選択されるべきである。縦方向の二次流れの強化と主な二次流れの抑制は,最適化されたチャネルの熱伝達促進をもたらす。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *チャネル ,  構造パラメータ ,  アスペクト比 ,  熱伝達率 ,  二次流れ ,  *ニューラルネットワーク ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *熱伝達 ,  最適化 ,  伝熱促進 ,  Reynolds数 ,  流れ場
準シソーラス用語： 予測精度 ,  流路 ,  *蒸気冷却 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リブ付きチャネル ,  蒸気冷却 ,  熱伝達性能 ,  ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 対流・放射熱伝達  (PA02030K)

タイトルに関連する用語 (7件)： ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  蒸気冷却 ,  リブ ,  チャネル ,  熱伝達性能 ,  研究