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J-GLOBAL ID：202202249120455462   整理番号：22A0326762

不可逆性概念を有する水ベースカーボンナノチューブに浸漬した粘性流体のための知的教師つき学習【JST・京大機械翻訳】

Intelligent supervised learning for viscous fluid submerged in water based carbon nanotubes with irreversibility concept

著者 (10件)： Zubair Ghania (Department of Mathematics, COMSATS University Islamabad, Attock Campus, Pakistan) ,  Shoaib M. (Department of Mathematics, COMSATS University Islamabad, Attock Campus, Pakistan) ,  Khan M. Ijaz (Department of Mathematics and Statistics, Riphah International University I-14, Islamabad 44000, Pakistan) ,  Khan M. Ijaz (Mathematical Modelling and Applied Computation Research Group (MMAC), Department of Mathematics, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Naz Iqra (Department of Mathematics, COMSATS University Islamabad, Attock Campus, Pakistan) ,  Althobaiti Ali (Department of Mathematics, College of Science, Taif University, P.O. Box 11099, Taif 21944, Saudi Arabia) ,  Raja M. Asif Zahoor (Future Technology Research Center, National Yunlin University of Science and Technology, 123 University Road, Section .3, Douliou, Yunlin 64002, Taiwan, ROC) ,  Jameel Mohammed (Department of Civil Engineering, College of Engineering, King Khalid University, Abha, Saudi Arabia) ,  Galal Ahmed M. (Mechanical Engineering Department, College of Engineering, Prince Sattam Bin Abdulaziz University, Wadi addawaser 11991, Saudi Arabia) ,  Galal Ahmed M. (Production Engineering and Mechanical Design Department, Faculty of Engineering, Mansoura University, P.O 35516 Mansoura, Egypt)
資料名： International Communications in Heat and Mass Transfer  (International Communications in Heat and Mass Transfer)
巻： 130  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0300B  ISSN： 0735-1933  CODEN： IHMTDL  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： 本論文は,バックプロパゲーションニューラルネットワーク(MLM-BPNN)によるLevenberg Marquardtの方法を利用することによって,2つの伸縮性同軸ディスクの間の銀ベースのジ-水素炭素ナノチューブフローモデル(SDH-CNTFM)を調査した。ここで,ベース液体は銀(Ag)であり,ナノ粒子はSWCNTとMWCNT(単一と多層カーボンナノチューブ)である。SDH-CNTFMのための支配PDEを,類似性変換を利用することによってODEに変換した。熱発生と粘性散逸ジュール加熱によりエネルギー方程式を開発した。また,全エントロピー最適化を計算した。流れパラメータ速度,エントロピー最適化,温度,Nusselt数およびBejan数を,単一および多重壁カーボンナノチューブ(SWCNTおよびMWCNT)のグラフおよびTabular形式の両方に対して議論した。参照データセットを,SDH-CNTFMのバリアントのための最適ホモトピー解析方法(OHAM)の実装を通して計算した。異なるパラメータの変化に対して,この参照データセットをMATLABで利用し,解と誤差解析プロットを明らかにした。さらに,近似解を訓練/試験/検証手順を採用して評価し,MSE収束,誤差ヒストグラムおよび回帰研究に基づく性能研究による標準解と比較した。熱伝達速度と表面抗力を,異なる流れパラメータを用いて,SWCNTとMWCNTsの両方について数値的に議論した。得られた結果から,Brickman数の最小化により制御された体積摩擦とBrickman数(Br)のナノ粒子のより高い近似に対してエントロピー速度が上昇することが分かった。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： エントロピー ,  円板 ,  抗力 ,  最適化 ,  熱伝達 ,  *粘性流体 ,  銀 ,  抵抗加熱 ,  *塩基 ,  Nusselt数 ,  単層カーボンナノチューブ ,  多層カーボンナノチューブ ,  ナノ粒子
準シソーラス用語： 粘性散逸 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ジ-水素炭素ナノチューブ ,  Levenberg Marquardtアルゴリズム ,  最適ホモトピー解析 ,  SWCNTとMWCNT ,  エントロピー生成

分類 (3件)： 対流・放射熱伝達  (PA02030K) ,  炭素とその化合物  (YB02060D) ,  相変化を伴う熱伝達  (PA02040V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不可逆性 ,  概念 ,  水 ,  カーボンナノチューブ ,  浸漬 ,  粘性流体 ,  教師つき学習