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J-GLOBAL ID：202202289669576608   整理番号：22A0416262

多孔質媒体中の複合モード伝導-放射熱伝達におけるパラメータ評価のための動的2レベル人工ニューラルネットワーク:雑音を伴う巨大データセットを扱うための応用【JST・京大機械翻訳】

A dynamic two-level artificial neural network for estimation of parameters in combined mode conduction-radiation heat transfer in porous medium: An application to handle huge dataset with noise

著者 (5件)： Mishra Vijay K. (Department of Mechanical Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology, Bhubaneswar, India) ,  Dasgupta Udrek (Department of Mechanical Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology, Bhubaneswar, India) ,  Patra Sushmit (Department of Mechanical Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology, Bhubaneswar, India) ,  Pal Rohan (Department of Mechanical Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology, Bhubaneswar, India) ,  Anand Kshitij (Department of Mechanical Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology, Bhubaneswar, India)
資料名： Heat Transfer  (Heat Transfer)
巻： 51  号： 2  ページ： 1306-1335  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： 動的2レベル人工ニューラルネットワーク(DTLANN)法を用いて,多孔質媒質における複合モード伝導-放射熱伝達におけるパラメータの推定を行った。4つの一般的に用いられるニューラルネットワーク(フィードフォワード,カスケードフォワード,適合ネット,および動径基底関数)を,人工ニューラルネットワーク(ANN)のマッピングに使用し,それらの性能を,雑音の大きいデータ(10,302×1300マトリックスサイズ)の下で比較した。伝導と放射モードによる多孔質媒体における熱伝達の支配方程式を有限体積法と離散伝達法により解いた。この数値モデルは直接モデルと呼ばれる。消衰係数βと対流結合P_2の異なる値に対する直接モデルを用いて大量のデータを生成した。これらのデータを,気相と固相の間の温度差に基づいて,異なる群(クラス)に分割した。逆解析において,固体および気相に対する温度プロファイルの新しいペアを入力として採用し,パターンネット人工ニューラルネットワークモデルの助けを借りて分類した。分類に基づいて,その特定のクラスとその隣接クラスからのデータをマッピングANNモデルの訓練に用いた。マッピングANNモデルの訓練の後,βとP_2の対応する値を,任意の新しい入力の出力として得た。このDTLANNモデルは,0.99131の高い回帰係数(R)を有し,非常に少ないCPU時間内で,雑音を有する巨大なデータセットの下で,パラメータの高精度値を予測することができる。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： 温度分布 ,  *雑音 ,  対流 ,  *熱伝達 ,  *放射熱伝達 ,  *ニューラルネットワーク ,  フィードフォワード ,  媒質 ,  気相 ,  固相 ,  *パラメータ推定
準シソーラス用語： 温度差 ,  支配方程式 ,  数値モデル ,  回帰係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  データの分類 ,  導電性および放射伝達 ,  有限体積法 ,  逆解析 ,  パラメータ推定

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  熱伝導  (PA02020Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 多孔質媒体 ,  伝導 ,  放射熱伝達 ,  パラメータ評価 ,  人工ニューラルネットワーク ,  雑音 ,  データセット ,  応用