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J-GLOBAL ID：202202251727218816   整理番号：22A1154533

可変全体熱伝達係数を考慮した熱交換器設計:人工ニューラルネットワークアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Heat exchanger design considering variable overall heat transfer coefficient: An artificial neural network approach

著者 (4件)： Hernandez-Gil Jordy A. (Facultad de Ingenieria, Universidad Veracruzana, Av. Universidad km 7.5, Col. Santa Isabel, Coatzacoalcos, Mexico) ,  Colorado-Garrido Dario (Centro de Investigacion en Recursos Energeticos y Sustentables (CIRES), Universidad Veracruzana, Coatzacoalcos, Mexico) ,  Alaffita-Hernandez F. Alejandro (Centro de Investigacion en Recursos Energeticos y Sustentables (CIRES), Universidad Veracruzana, Coatzacoalcos, Mexico) ,  Escobedo-Trujillo Beatris A. (Facultad de Ingenieria, Universidad Veracruzana, Av. Universidad km 7.5, Col. Santa Isabel, Coatzacoalcos, Mexico)
資料名： Heat Transfer  (Heat Transfer)
巻： 51  号： 3  ページ： 2488-2509  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1455A  ISSN： 2688-4542  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： 本研究は,流体の熱物理特性,表面形状および他の因子の結果として,大域的熱伝達係数の非線形変化を仮定して,熱伝達面積を計算するために,数値的方法と組み合わせた人工ニューラルネットワークアプローチを提示した。論文の開発を2つの応用で示した。最初の応用は,Allan P.Colburnによって記述されたデータベースを取り上げて,4つの可能性は,いくつかの方式を作り出すために,人工ニューラルネットワークの分野からの機能を使用して提案した。第2のアプリケーションは,提案された方法論の良さを検証するために提示され,人工ニューラルネットワークモデルは,二重管垂直熱交換器の実験データセットに適用され,計算および実験熱伝達面積間の比較は,2.8%より小さい相対百分率誤差を示した。応用の結果は,可変総括熱伝達係数を考慮した熱伝達面積の予測に対する人工ニューラルネットワークの競争力の証拠である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *熱伝達 ,  データベース ,  二重管 ,  *熱交換器 ,  *熱伝達率 ,  実験 ,  *ニューラルネットワーク ,  流体 ,  応用プログラム ,  測定データ ,  垂直
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  表面形状 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 熱伝達領域 ,  双曲線接線 ,  Levenberg-Marquardt

分類 (4件)： 伝熱一般・基礎  (PA02010O) ,  流体動力学一般  (BC02010G) ,  対流・放射熱伝達  (PA02030K) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 可変 ,  熱伝達係数 ,  熱交換器 ,  設計 ,  人工ニューラルネットワーク