کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
787410 | 1466469 | 2008 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A neural network for predicting saturated liquid density using genetic algorithm for pure and mixed refrigerants
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی مکانیک
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this study, a new approach for the auto-design of a neural network based on genetic algorithm (GA) has been used to predict saturated liquid density for 19 pure and 6 mixed refrigerants. The experimental data including Pitzer's acentric factor, reduced temperature and reduced saturated liquid density have been used to create a GA-ANN model. The results from the model are compared with the experimental data, Hankinson and Thomson and Riedel methods, and Spencer and Danner modification of Rackett methods. GA-ANN model is the best for the prediction of liquid density with an average of absolute percent deviation of 1.46 and 3.53 for 14 pure and 6 mixed refrigerants, respectively.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Refrigeration - Volume 31, Issue 8, December 2008, Pages 1317–1327
Journal: International Journal of Refrigeration - Volume 31, Issue 8, December 2008, Pages 1317–1327
نویسندگان
Ali Mohebbi, Mahboobeh Taheri, Ataollah Soltani,