Nusselt Number Estimation along a Wavy Wall in an Inclined Lid-driven Cavity using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

  • سال انتشار: 1392
  • محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 26، شماره: 4
  • کد COI اختصاصی: JR_IJE-26-4_011
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 862
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

p Pashaie

Department of Mechanical Engineering, Babol University of Technology, P.O. Box: ۴۸۴, Babol, Iran

m Jafari

Department of Mechanical Engineering, Babol University of Technology, P.O. Box: ۴۸۴, Babol, Iran

h Baseri

Department of Mechanical Engineering, Babol University of Technology, P.O. Box: ۴۸۴, Babol, Iran

m Farhadi

Department of Mechanical Engineering, Babol University of Technology, P.O. Box: ۴۸۴, Babol, Iran

چکیده

In this study, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was developed to determine the Nusselt number (Nu) along a wavy wall in a lid-driven cavity under mixed convection regime. Firstly,the main data set of input/output vectors for training, checking and testing of the ANFIS was preparedbased on the numerical results of the lattice Boltzmann method (LBM). Then, the ANFIS was developed and validated using the randomly selected data series for network testing. The appliedANFIS model has four inputs including Reynolds number (Re), Richardson number (Ri), wavy wallamplitude (A) and inclination angle (θ). Nusselt number (Nu) was the unique output of the ANFIS model. To select the best ANFIS model, the average errors of various architectures for three differentdata series of training, checking and testing of the main data set are calculated. Results indicated thatthe developed ANFIS has acceptable performance to predict the Nu number for the cited convection problem. This method can reduce computing time and cost considering acceptable accuracy of results

کلیدواژه ها

ANFIS,Lattice Boltzmann Method (LBM),Mixed Convection,Nusselt Number,

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.