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J-GLOBAL ID：201902254464022636   整理番号：19A2644685

縦方向ストリップインサートを持つUベンド熱交換器内部のFe_3O_4/H_2Oナノ流体流の熱流体感度解析と多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Thermohydraulic sensitivity analysis and multi-objective optimization of Fe₃O₄/H₂O nanofluid flow inside U-bend heat exchangers with longitudinal strip inserts

著者 (5件)： Ebrahimi-Moghadam Amir (Department of Energy Technology, Aalborg University, Denmark) ,  Ebrahimi-Moghadam Amir (Faculty of Mechanical Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran) ,  Kowsari Soheil (Faculty of Mechanical Engineering, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran) ,  Farhadi Faezeh (Faculty of Mechanical Engineering, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran) ,  Deymi-Dashtebayaz Mahdi (Faculty of Mechanical Engineering, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran)
資料名： Applied Thermal Engineering  (Applied Thermal Engineering)
巻： 164  ページ： Null  発行年： 2020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： U-ベンド二重管熱交換器(UDPHE)は,種々のエネルギーおよび熱工学応用に使用されている単純で低コストの熱交換器(HEs)の一つである。本研究では,縦方向ストリップ挿入によるUDPHE内部のFe_3O_4/水ナノ流体流れに対して,熱流体力学的および性能特性の包括的感度解析および多目的最適化を行った。流れは乱流であり,すべての重要な流体条件(ナノ粒子濃度φ,Reynolds数ReおよびPrandtl数Prを含む)および幾何学的パラメータ(縦方向ストリップ挿入ARのアスペクト比および直径比DRを含む)を,研究において考慮した。目的関数としてエントロピー生成数(EGN)と性能評価基準(PEC)を考慮した遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて最適化を行った。感度解析の結果は,すべてのパラメータの中で,DRとARのパラメータが,すべての目的に対して,最も高く,最も低い影響を持つことを示した。また,最適化手順の出力は,φ,Re,Pr,ARおよびDRの最適値に対して,それぞれ,0.02298,22478.25,3.1205,3.4593および0.5175であり,それぞれ(目的関数の最適値はEGNopt=0.002593およびPECopt=1.8489)であった。Copyright 2019 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： *最適化 ,  ナノ粒子 ,  *感度解析 ,  乱流 ,  *熱交換器 ,  目的関数 ,  パラメータ ,  アスペクト比 ,  *帯板 ,  エネルギー ,  プラセオジム
準シソーラス用語： 最適値 ,  *多目的最適化 ,  *ナノ流体 ,  *ベンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： U曲げ二重管熱交換器 ,  ナノ流体 ,  エントロピー生成 ,  性能評価基準(PEC) ,  遺伝的アルゴリズム(GA)

分類 (4件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G) ,  内燃機関発電  (NB03050O) ,  燃料電池  (YB04040V) ,  対流・放射熱伝達  (PA02030K)

タイトルに関連する用語 (9件)： 縦方向 ,  ストリップ ,  インサート ,  ベンド ,  熱交換器 ,  ナノ流体 ,  熱流体 ,  感度解析 ,  多目的最適化