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J-GLOBAL ID:202202258428174156   整理番号:22A1100658

ニューラルネットワークアプローチを用いた平行流型内部冷却膜ベースの液体乾燥剤除湿器の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of parallel flow type internally cooled membrane based liquid desiccant dehumidifier using neural networks approach
著者 (3件):
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巻: 28  号:ページ: 403-421  発行年: 2022年 
JST資料番号: W6045A  ISSN: 2374-4731  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)
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本論文では,内部冷却膜ベースの液体乾燥剤除湿器(IMLDD)の性能を最適化するためにANNに基づくインテリジェントモデルを報告する。IMLDDは乾燥剤溶液の温度の変化による除湿劣化を効果的に緩和できる。乾燥剤溶液と空気の媒体をIMLDDの両側の半透膜によって分離した。デシカント溶液の温度は,溶液チャネル内に置かれたチューブを通って流れる冷却媒体によって減少する。一般に,空気,冷却水,乾燥剤溶液など多くの流体流パラメータがIMLDDの性能を制御する際に重要な役割を果たす。著者らの研究のために,入口空気温度(T_ai),乾燥剤溶液の入口濃度(C_dsi),入口[数式:原文を参照]での乾燥剤溶液の流量,および水の入口冷却温度(T_cwi)を運転パラメータ/条件として考慮した。出力または応答,すなわち除湿効率(η_dh),エクセルギー効率(η_ex),および非整合係数(ξ_um)はIMLDDの性能を解析する。大量の入出力からなるデータを,応答曲面法(RSM)ベースの中心複合計画(CCD)を用いて達成した。バックプロパゲーションアルゴリズム(BP),人工ハチコロニー(ABC),および遺伝的アルゴリズム(GA)モデルを用いて,CCDベースの応答方程式から収集されたデータを用いてニューラルネットワーク(NN)パラメータを訓練した。前方および逆マッピングモデルを訓練ANNを用いて開発した。前方モデリングは,運転パラメータ(すなわち,T_ai,C_dsi,[数式:原文を参照] T_cwi)の既知の組合せに対するIMLDD(すなわち,η_dh,η_ex,およびξ_uc)の性能パラメータを予測する。同様に,逆モデリングは,既知の性能パラメータに対する操作条件の予測を目的とする。採用したNNモデルの性能を,15の任意に生成された試験事例を用いて試験した。実験およびニューラルネットワーク予測結果は,前進および逆モデルの両方に対して互いに一致することが分かった。フォワードモデリング結果は,実行実験なしで応答を予測することによって,オフライン追跡によって技術者を助けることができた。逆モデリング予測は,最適熱力学出力特性を達成するために,動作パラメータを動的に調整するのを助けるであろう。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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