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J-GLOBAL ID：201802282629328055   整理番号：18A1568695

10W-40エンジン油の粘度に及ぼす多層カーボンナノチューブとアルミナナノ粒子の同時効果の研究のための人工神経回路網の使用【JST・京大機械翻訳】

Using artificial neural network for investigating of concurrent effects of multi-walled carbon nanotubes and alumina nanoparticles on the viscosity of 10W-40 engine oil

著者 (4件)： Hemmat Esfe Mohammad (Department of Mechanical Engineering, Imam Hossein University, Tehran, Iran) ,  Kamyab Mohammad Hassan (Department of Mechanical Engineering, Imam Hossein University, Tehran, Iran) ,  Afrand Masoud (Department of Mechanical Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran) ,  Amiri Mahmoud Kiannejad (University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 510  ページ： 610-624  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  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,人工ニューラルネットワーク(ANNs)と実験データを用いて,MWCNT(50%)-Al_2O_3(50%)/10W40ハイブリッドナノ流体の粘度を5~55°C,ナノ粒子体積分率0.05~1%でモデル化した。ANNと固体体積分率,温度及びせん断速度の関数としての新しい相関を示した。多次元MLP-ANNを採用し,学習アルゴリズムとして研究した。提案した相関とANNのR-二乗値は,それぞれ0.9973と0.9944であった。相関の各項の重要性を解析するために,パラメータのp値を決定した。また,本研究では,粘度の1つの因子と2つの因子分析を提示した。1つと2つの因子分析結果によると,温度変化は粘度に最も高い影響を及ぼす。粘度に及ぼすせん断速度と固体体積率の影響は次のレベルである。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： 因子分析 ,  体積率 ,  *神経回路網 ,  測定データ ,  *ナノ粒子 ,  *多層カーボンナノチューブ ,  高次元 ,  *エンジン油 ,  *アルミナ ,  *粘度 ,  モデリング ,  剪断速度 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： p値 ,  ナノ流体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ナノ潤滑剤 ,  最適化 ,  MLP神経回路網 ,  粘度

分類 (1件)： 熱伝導  (PA02020Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： エンジン油 ,  粘度 ,  多層カーボンナノチューブ ,  アルミナ ,  ナノ粒子 ,  時効 ,  研究 ,  人工神経回路網