文献

J-GLOBAL ID：202202225089939847   整理番号：22A1049907

交互Newtonおよび非Newton流体から成る多層マイクロスケール輸送を理解するための人工ニューラルネットワークの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of artificial neural network for understanding multi-layer microscale transport comprising of alternate Newtonian and non-Newtonian fluids

著者 (3件)： Shubhangee (Department of Mechanical Engineering, National Institute of Technology, Durgapur 713209, West Bengal, India) ,  Kumar Gaurav (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, Cochin University of Science and Technology, Kerala 682022, India) ,  Mondal Pranab Kumar (Microfluidics and Microscale Transport Processes Laboratory, Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Assam 781039, India)
資料名： Colloids and Surfaces. A. Physicochemical and Engineering Aspects  (Colloids and Surfaces. A. Physicochemical and Engineering Aspects)
巻： 642  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0539B  ISSN： 0927-7757  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： 狭い流体構成における交互Newtonと非Newton流体から成る多層系の圧力駆動輸送を研究した。本研究では,非Newton流体のレオロジーを記述するべき法則モデルを考察した。解析の第一部は,文献で日常的に与えられた仮定を採用して,速度場と正味スループットの閉形式表現をもたらす輸送方程式の解析解を構成する。適用した強制の与えられた強度に対する流速におけるレオロジー駆動改質は,マイクロポンピング現象における顕著な増幅をもたらすことを実証した。第2部では,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,第1部からの解析結果を用いて,本研究で行った問題に対する代替解を提示した。ANNを用いて予測を行うために,様々な影響輸送パラメータを考慮し,速度及び正味スループットに及ぼすそれらの影響を解析した。適切に訓練されたニューラルネットワークは,マイクロチャネルにおける多層流体流に関する時間消費計算のための良好な代替として作用できることを明らかにした。本研究の知見と共に,この解析において考慮した流れ構成は,携帯型流体環境における生物流体の化学試料の正確な負荷と取扱いのための新しい分析プラットフォームを開発する経路を提供する。Copyright 2022 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： *非Newton流体 ,  レオロジー ,  流体流 ,  *ニューラルネットワーク ,  解析的解法 ,  *流体 ,  流速 ,  モデル ,  法則 ,  スループット ,  パラメータ ,  マイクロチャネル
準シソーラス用語： 輸送方程式 ,  べき乗則 ,  閉形式 ,  べき則 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ANN ,  多層流体システム ,  非Newton流体 ,  べき乗則モデル ,  ネットスループット

分類 (2件)： コロイド化学一般  (CB11010C) ,  コロイドのレオロジー  (BL01012I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 非Newton流体 ,  多層 ,  マイクロスケール ,  輸送 ,  理解 ,  人工ニューラルネットワーク ,  応用