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J-GLOBAL ID：202002225768516673   整理番号：20A2620790

人工ニューラルネットワークに基づく液体乾燥剤冷却および除湿システムのモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling of liquid desiccant cooling and dehumidification system based on artificial neural network

著者 (4件)： Ou Xianhua (Zhejiang University of Technology,College of Information Engineering,Hangzhou,P. R. China,310023) ,  Cai Wenjian (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,Singapore,639798) ,  He Xiongxiong (Zhejiang University of Technology,College of Information Engineering,Hangzhou,P. R. China,310023) ,  Zhang Xin (Zhejiang University,College of Electrical Engineering,Hangzhou,China,310027)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IECON  ページ： 4810-4814  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 液体乾燥剤除湿システム(LDDS)は空気除湿のためのエネルギー効率の良いアプローチとして浮上している。本論文では,液体乾燥剤冷却と除湿空調(LDCDAC)システムの簡単なモデルを提案した。モデルは,LDCDACシステムの冷却,除湿および再生性能を記述するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて構築した。冷却水温度,空気温度および湿度のようなシステム出口パラメータを,入口パラメータから直接計算することができた。多層ニューラルネットワークを採用して,ANNモデルを種々の操作条件の下で収集した実験データによって訓練した。熱と物質移動速度のモデル予測を実験値と比較した。結果は,モデル予測誤差が±8%以内であることを示した。提案モデルは,LDCDACシステムの制御と最適化応用に使用できる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  気温 ,  空気調和 ,  湿度 ,  *ニューラルネットワーク ,  *除湿 ,  *除湿器 ,  エネルギー効率 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 操作条件 ,  *液体乾燥剤 ,  モデル予測 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  液体乾燥剤 ,  除湿システム ,  モデリング