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Nhan Nguyen Thi (Jeonbuk National University) Byungryun Kim (Jeonbuk National University) Thanh Phuong Nguyen (Jeonbuk National University) Van Cong Le (Jeonbuk National University) Chanwoo Park (Jeonbuk National University)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2021년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
476 - 479 (4page)

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In this study, heat transfer during the melting process of paraffin wax as a phase change material (PCM) is researched. To predict Nusselt number, the melting characteristic of PCM, a Linear Regression model and an artificial neural network (ANN) model and are built. Datasets taken from experiment are used as input of the model. The input datasets is divided for training and testing the model in the ratio of 80% and 20%, respectively. Rayleigh, Fourier and Stefan numbers are set as input parameters of the network, while the output is Nusselt number. For the LR model the accuracy is evaluated by Coefficient of Determination-R2 score. For the ANN model, the accuracy of developed model is evaluated by Mean square error (MSE). The optimal structure of ANN based on minimum MSE has high accuracy in predicting the heat transfer characteristics during PCM melting. As the results, the ANN model presents higher prediction performance that LR model.
#Artificial neural network (ANN) #Linear regression #Nusselt number #Phase change material (PCM) #Solar storage

목차

Abstract
1. Introduction
2. Method
3. Result
4. Conclusion
References

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