کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6619289 | 1424497 | 2018 | 33 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modeling thermal conductivity in refrigerants through neural networks
ترجمه فارسی عنوان
مدلسازی هدایت حرارتی در مبرد ها از طریق شبکه های عصبی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
هدایت حرارتی، مبرد شبکه های عصبی مصنوعی، تحلیل محدوده دمای محدوده،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
مهندسی شیمی (عمومی)
چکیده انگلیسی
The thermal conductivity value for a material measures its attitude to transfer heat, though, not many values coming from experimental measurements of the thermal conductivity of different materials are available to the scientific community, which needs accurate model to predict such value from other observations. In this work, we trained and evaluated a Multi-Layered Perceptron architecture for a regression task in which the thermal conductivity for a set of families of refrigerants at the liquid state is predicted from their acentric factor, critical pressure, reduced temperature, and dipole moment, at atmospheric pressure condition. Such model has been proven capable to capture deep regularities over the whole data set and also across different families of refrigerants. Compared to other well-known equations from the literature for the same task, our model significantly outperformed all of them.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Fluid Phase Equilibria - Volume 460, 25 March 2018, Pages 36-44
Journal: Fluid Phase Equilibria - Volume 460, 25 March 2018, Pages 36-44
نویسندگان
Mariano Pierantozzi, Giulio Petrucci,