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J-GLOBAL ID：202102255214060179   整理番号：21A2023891

人工知能アプローチによるナノ流体のための振動ヒートパイプの熱抵抗モデリング【JST・京大機械翻訳】

Thermal Resistance Modeling of Oscillating Heat Pipes for Nanofluids by Artificial Intelligence Approach

著者 (5件)： Malekan M. (Department of Bioengineering,Heart Institute (InCor),Medical School,University of Sao Paulo,Sao Paulo 05403-900, Brazil) ,  Khosravi A. (Departament of Mechanical Engineering,School of Engineering,Aalto University,Helsinki 00076, Finland) ,  Goshayeshi H. R. (Department of Mechanical Engineering,Islamic Azad University-Mashhad Branch,Mashhad 91735413, Iran) ,  Assad M. E. H. (Department of Sustainable and RenewableEnergy Engineering,University of Sharjah,Sharjah 27272, United Arab Emirates) ,  Garcia Pabon J. J. (Institute of Mechanical Engineering,Federal University of Itajuba,Itajuba 37500903, Brazile-mail: [e-mail])
資料名： Journal of Heat Transfer  (Journal of Heat Transfer)
巻： 141  号： 7  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0658A  ISSN： 0022-1481  CODEN： JHTRAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究では,閉ループ振動ヒートパイプ(OHP)の熱抵抗を,実験的試験および人工知能法を用いて調査した。この目的のために,γFe_2O_3とFe_3O_4ナノ粒子をベース流体と混合した。また,OHPの熱抵抗を予測するためのインテリジェントモデルを開発した。これらのモデルを,蒸発器断面への熱入力,作動流体の熱伝導率,およびOHPの長さに対する内径の比に基づいて開発した。知的方法は,多層フィードフォワードニューラルネットワーク(MLFFNN),適応ニューロファジー推論システム(ANFIS)およびデータ処理(GMDH)型ニューラルネットワークのグループ方式である。ヒートパイプの熱抵抗(熱性能の尺度として)をターゲットとして考慮した。結果は,OHPの作動流体としてナノ流体を使用することが熱抵抗を低下させ,Fe_3O_4/水ナノ流体のこの減少がγFe_2O_3/水のものより大きいことを示した。また,インテリジェントモデルは,1に近い相関係数でOHPの熱抵抗をうまく予測した。MLFFNN,ANFISおよびGMDHモデルに対する二乗平均平方根誤差(RMSE)は,それぞれ0.0508,0.0556および0.0569(°C/W)(試験データに対して)として得られた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *熱抵抗 ,  熱伝導率 ,  *ヒートパイプ ,  蒸発器 ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  基底流 ,  *人工知能 ,  データ処理 ,  熱特性 ,  GMDH ,  ファジィニューラルネットワーク ,  ナノ粒子
準シソーラス用語： *ナノ流体 ,  作動流体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 振動ヒートパイプ ,  ナノ流体 ,  適応ニューロファジィ推論システム ,  データ処理のグループ法 ,  多層フィードフォワードニューラルネットワーク

分類 (1件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  ナノ流体 ,  ヒートパイプ ,  熱抵抗 ,  モデリング