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인공지능과 전산유체역학 해석을 통한 나노유체 유동패턴의 가시화
Visualization of Nanofluid Flow Patterning Using Computational Fluid Dynamics and Artificial Intelligence 원문보기

전산 구조 공학 = Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea, v.32 no.4, 2019년, pp.4 - 10  

김경천 (부산대학교 기계공학부)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • CFD와 ANFIS 방법의 조합을 통해 나노유체의 속도를 y방향으로 ANHS 입력 노드로 가정하지 않은 노드에서 가시화한다. CFD 노드를 사용하지 않고 공동에서 나노유체의 속도를 예측하고 시각화하는 것이 본 연구의 목적이다.
  • 본 연구에서는 cip 방법으로 정사각형 공동 내부의 나노유체 자연대류 현상을 시뮬레이션하고 CFD 결과를 기계학습 시켜 공동 내부의 흐름 패턴을 예측하는 AI 알고리즘을 개발하였다. ANFIS 기법의 인공지능구조에서 sub­ tracting 클러스터 링은 CFD 결과를 학습하고 CFD 도메인의 데이터 분류를 위해 사용되었다.
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참고문헌 (15)

  1. Mohammed, H.A., et al., Convective heat transfer and fluid flow study over a step using nanofluids: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2011. 15(6): p. 2921-2939. 

  2. Daungthongsuk, W. and S. Wongwises, A critical review of convective heat transfer of nanofluids. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2007. 11(5): p. 797-817.5. 

  3. Kefayati, G.H.R., et al., Lattice Boltzmann simulation of natural convection in an open enclosure subjugated to water/copper nanofluid. International Journal of Thermal Sciences, 2012. 52: p. 91-101.14. 

  4. Khodadadi, J.M. and S.F. Hosseinizadeh, Nanoparticle-enhanced phase change materials (NEPCM) with great potential for improved thermal energy storage. International Communications in Heat and Mass Transfer, 2007. 34(5): p. 534-543. 

  5. Delavar, M.A., M. Farhadi, and K. Sedighi, Numerical simulation of direct methanol fuel cells using lattice Boltzmann method. International Journal of Hydrogen Energy, 2010. 35(17): p. 9306-9317. 

  6. Haghshenas Fard, M., M.N. Esfahany, and M.R. Talaie, Numerical study of convective heat transfer of nanofluids in a circular tube two-phase model versus single-phase model. International Communications in Heat and Mass Transfer, 2010. 37(1): p. 91-97. 

  7. Mahmoud, M.A. and A.E. Ben-Nakhi, Neural networks analysis of free laminar convection heat transfer in a partitioned enclosure. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2007. 12(7): p. 1265-1276. 

  8. Varol, Y., et al., Analysis of adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) to estimate buoyancy-induced flow field in partially heated triangular enclosures. Expert Systems with Applications, 2008. 35(4): p. 1989-1997. 

  9. Ryoo, J., Z. Dragojlovic, and D.A. Kaminski, Control of convergence in a computational fluid dynamics simulation using ANFIS. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2005. 13(1): p. 42-47. 

  10. Pourtousi, M., et al., Prediction of multiphase flow pattern inside a 3D bubble column reactor using a combination of CFD and ANFIS. RSC Advances, 2015. 5(104): p. 85652-85672. 

  11. Zeinali, M., et al., Influence of piston and magnetic coils on the field-dependent damping performance of a mixed-mode magnetorheological damper. Smart Materials and Structures, 2016. 25(5): p. 055010. 

  12. Safdari, A., H. Dabir, and K.C. Kim, Cubic-Interpolated Pseudo-particle model to predict thermal behavior of a nanofluid. Computers & Fluids, 2018. 164: p. 102-113. 

  13. Brinkmann H, C., The viscosity of Concentrated Suspensions and Solutions. J. Chem. Phys., 1952. 20: p. 571. 

  14. Abdulshahed, A.M., A.P. Longstaff, and S. Fletcher, The application of ANFIS prediction models for thermal error compensation on CNC machine tools. Applied Soft Computing, 2015. 27: p. 158-168. 

  15. Takagi, T. and M. Sugeno, Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 1985(1): p. 116-132. 

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