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J-GLOBAL ID:202202272556528551   整理番号:22A0891326

CuO/Sio_2ハイブリッドナノ潤滑剤を用いたR600a蒸気圧縮冷凍システムの性能改善とANN予測:省エネルギーアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Performance enhancement and ANN prediction of R600a vapour compression refrigeration system using CuO/Sio2 hybrid nanolubricants: an energy conservation approach
著者 (3件):
資料名:
巻: 34  号:ページ: 4923-4935  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0703A  ISSN: 0941-0643  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,冷媒としてR600aを用いた蒸気圧縮冷凍の性能の向上を,CuO/Sio_2ハイブリッドナノ潤滑剤を用いて強化した。実験は,0.2,0.4,0.6および0.8g/Lの4種類のナノ潤滑剤濃度,および60,70および80gの冷媒質量電荷で行った。成績係数,冷却効果および圧縮機仕事のような3つの有意な変数を決定した。人工ニューラルネットワーク(ANN)技術を適用して,ナノ潤滑剤濃度,冷媒質量流量,蒸発器および凝縮器温度のような入力パラメータを訓練することにより,ハイブリッドナノ潤滑剤で分散したR600a冷凍機性能を予測した。MATLABツールボックスを用いて,実験データを予測した。ネットワークにおいて,逆伝搬アルゴリズムを利用した。ANN予測出力は,冷凍効果の実験出力と比較して,圧縮機とCOPは,著しく強化された。性能のANN予測係数は,COPの36%増加で2.4から3.8に,冷凍効果の55%増加で112から253Wへの冷凍効果,および圧縮機が,ナノ潤滑剤の分散のないシステムと比較して,圧縮機によって使用された電力の27%減少で,147から108Wへの低減で,圧縮機作業における減少で,それぞれ,2.4から3.8に向上した。ANNモデル予測出力は,実験値で受け入れられ,平均二乗誤差と百分率誤差の値も提供した。予測したデータは,CuO/Sio_2ハイブリッドナノ潤滑剤を,ナノ粒子添加なしで蒸気圧縮冷凍で置換するために有用であり,そして,この訓練された出力は,家庭用冷蔵庫におけるCuO/Sio_2ハイブリッドナノ潤滑剤の最適化を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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人工知能 

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