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J-GLOBAL ID：202002234734838987   整理番号：20A0525700

トロイダルダクト内の水中油ナノエマルション流体の層流対流熱伝達の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of laminar convective heat transfer of oil-in-water nanoemulsion fluids in a toroidal duct

著者 (7件)： Liu Fang (College of Energy and Mechanical Engineering, Shanghai University of Electric Power, 2103 Pingliang Road, Yangpu District, Shanghai, 200090, PR China) ,  Liu Fang (Key Laboratory of Efficient Utilization of Low and Medium Grade Energy (Tianjin University), Ministry of Education, Tianjin 300350, China) ,  Sun Huahao (College of Energy and Mechanical Engineering, Shanghai University of Electric Power, 2103 Pingliang Road, Yangpu District, Shanghai, 200090, PR China) ,  Zhang Dongxiang (College of Energy and Mechanical Engineering, Shanghai University of Electric Power, 2103 Pingliang Road, Yangpu District, Shanghai, 200090, PR China) ,  Chen Qiang (College of Energy and Mechanical Engineering, Shanghai University of Electric Power, 2103 Pingliang Road, Yangpu District, Shanghai, 200090, PR China) ,  Zhao Jun (Key Laboratory of Efficient Utilization of Low and Medium Grade Energy (Tianjin University), Ministry of Education, Tianjin 300350, China) ,  Wang Liqiu (Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong)
資料名： International Journal of Heat and Mass Transfer  (International Journal of Heat and Mass Transfer)
巻： 150  ページ： Null  発行年： 2020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,非Fourier熱伝導特性を有する水中油ナノエマルジョン流体の層流対流熱伝達を最適化するための数値シミュレーション,逆伝搬人工ニューラルネットワークおよび遺伝的アルゴリズムを提示した。最初に,Euler-Lagrangian二相アプローチを用いて,トロイダルダクトにおける水中油ナノエマルジョン流体の層流および強制対流熱伝達に関する数値研究を行った。抗力係数,有効熱伝導率および有効粘度の新しい相関を採用して,シミュレーションの精度を改善した。数値結果は,対流熱伝達がベース流体のそれより低い熱伝導率を有する油ナノ液滴によって強化され得ることを示した。次に,断面アスペクト比,Reynolds数,油ナノ液滴径および濃度の影響を考慮して,ナノエマルジョンの対流熱伝達性能を予測するためのシミュレーション結果に基づいて,回帰モデルおよび人工ニューラルネットワークモデルを開発した。人工ニューラルネットワークモデルは,回帰モデルよりも平均Nusselt数と圧力損失をより良く予測できる。最後に,液滴移動を考慮したナノエマルジョンの対流熱伝達を最適化するために遺伝的アルゴリズムを用いた。高さに対する幅の低い断面アスペクト比は熱性能因子に対して有益であることが分かった。単一目的最適化のために,平均Nusselt数は0.9677のアスペクト比で最大32.3に達し,熱性能因子は一定条件下で0.3935のアスペクト比で最大1.305に達した。パレート最適集合を2目的最適化のために得た。本研究は,トロイダルダクトにおけるエマルションの対流熱伝達の最適設計に有用である。Copyright 2020 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： シミュレーション ,  圧力損失 ,  *最適化 ,  粘度 ,  *乳濁液 ,  回帰モデル ,  *層流 ,  抗力係数 ,  Reynolds数 ,  *ダクト ,  基底流 ,  Nusselt数 ,  *対流熱伝達 ,  熱伝導率 ,  ニューラルネットワーク

著者キーワード (5件)： ナノエマルション ,  対流熱伝達 ,  二相アプローチ ,  最適化 ,  トロイダルダクト

分類 (1件)： 対流・放射熱伝達  (PA02030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 水中油 ,  ナノエマルション ,  流体 ,  熱伝達 ,  最適化