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J-GLOBAL ID:202202260693485619   整理番号:22A0577505

sow houseにおける個別換気の性能をモデル化するための計算流体力学に基づく応答曲面法とニューラルネットワーク使用の実現可能性の調査【JST・京大機械翻訳】

Investigating the feasibility of using computational fluid dynamics based response surface methodology and neural network to model the performance of the individualised ventilation in sow houses
著者 (3件):
資料名:
巻: 214  ページ: 138-151  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0030A  ISSN: 1537-5110  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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微気候条件は,拘束空間に保たれた雌豚の熱快適性と健康に影響する。個別換気戦略(IV)は,従来の換気戦略よりも,高度に区分された豚舎を横断して,均一な冷却効果および新鮮空気を提供するのに,より効果的であることが示されている。しかし,IVの性能モデルを確立するための計算流体力学(CFD)シミュレーションは,IVの性能がいくつかの影響パラメータ間の複雑な相互作用に依存するので,計算的に集約できる。IVの性能を効率的にモデル化するために,モデリング精度を損なうことなく計算コストを低減するためのCFDの代理方法として,Box-Behnken設計(RSM-BBD)とニューラルネットワーク(NN)と組み合わせた応答曲面法(RSM)の使用の実現可能性を評価した。空気入口の3つの影響パラメータ(供給空気速度,供給角度,ノズル高さ)をモデリングプロセスに含めた。皮膚対流熱伝達係数と局所空気年齢を性能指標としてモデル化した。モデリングの結果は,RSM-BBDとNNの両者が,かなり減少した計算コストで雌豚の対流熱伝達係数をモデル化するために使用できることを示唆した。NNと比較して,RSM-BBDは,入力と出力の間の潜在的基礎関係の捕捉において,より効果的で,空気年齢をモデル化するための実行可能なオプションではなかった。しかし,RSM-BBDは,損なわれたモデル精度にもかかわらず,NNの試験事例の約16%を必要とした。CFDの代理法が優先する選択は,精度が優先するかどうかに依存する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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飼育管理機械・施設  ,  換気 

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