A neural network approach to estimate non-Newtonian behavior of nanofluid phase change material containing mesoporous silica particles
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 201
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-8_018
تاریخ نمایه سازی: 12 مرداد 1400
Abstract:
Neural networks are powerful tools for evaluating the thermophysical characteristics of nanofluids to reduce the cost and time of experiments. Dynamic viscosity is an important property in nanofluids that usually needs to be accurately computed in heat transfer and nanofluid flow problems. In this paper, the rheological properties of nanofluid phase change material containing mesoporous silica nanoparticles are predicted by the artificial neural networks (ANNs) method based on the experimental database reported in literature. Experimental inputs include nanoparticle mass fractions (۰-۵ wt.%), temperatures (۳۵-۵۵℃), and shear rates (۱۰-۲۰۰ s-۱), and targets include dynamic viscosities and shear stresses. A multilayer perceptron feedforward neural network with Levenberg-Marquardt back-propagation training algorithm is utilized to predict rheological properties. The optimal network architecture consists of ۲۲ neurons in the hidden layer based on the minimum mean square error (MSE). The results showed that the developed ANN has an MSE of ۶.۶۷×۱۰-۴ and ۶.۵۵×۱۰-۳ for the training and test dataset, respectively. The predicted dynamic viscosity and shear stress also have the maximum relative error of ۶.۲۶% and ۰.۴۱۸%, respectively.
Keywords:
Authors
S. Motahar
Department of Mechanical Engineering, Shahreza Campus, University of Isfahan, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :