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J-GLOBAL ID：201902258333059387   整理番号：19A0427070

階段状フィンにおける熱散逸を最大化するための微分進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A differential evolution algorithm for maximizing heat dissipation in stepped fins

著者 (2件)： Singla Rohit K. (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Ropar, Punjab, India) ,  Das Ranjan (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Ropar, Punjab, India)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 30  号： 10  ページ： 3081-3093  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,与えられた体積を満たす矩形ステップフィン付き表面からの熱伝達率を最大化するために,微分展開(DE)ベースの逆解析を報告した。熱伝達の全てのモードにおける温度依存性を考慮し,それにより問題を高度に非線形にした。線形事例を意味する従来の絶縁先端仮定に加えて,同時対流と放射を含むフィンチップによる非線形解析も行った。さらに,有限差分法を用いて過渡挙動の数値解析を行った。ステップフィンの逆解析(文献サポート)の利用可能性により,DEを用いて問題を解くために,与えられた基準を満たす解の多重性の概念を用いて,固定フィン体積を満足する適切なステップ構成を探索した。その後,最高の熱伝達率を満たすステップ寸法を実現した。DEに基づく最適化プロセスの間,Adomian分解法(ADM)で定式化した近似解析解を用いて,適切なフィン温度分布を更新した。提案したADM-DE組合せは,課せられた制約条件下で最適化された設計条件を与えるユニークな解に収束することが観察された。Copyright 2017 The Natural Computing Applications Forum Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 温度分布 ,  対流 ,  数値解析 ,  熱伝達 ,  *フィン ,  非線形解析 ,  解析的解法 ,  温度依存性 ,  定式化 ,  差分法 ,  最適化 ,  線形性 ,  熱伝達率
準シソーラス用語： 過渡挙動 ,  逆解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 微分進化 ,  最適化 ,  階段状フィン ,  逆解析 ,  分析的アプローチ ,  数値解析

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 階段 ,  フィン ,  熱散逸 ,  最大化 ,  微分進化アルゴリズム