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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 49 - 53 (5page)
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Plate heat exchangers (PHXs) are widely used in several industrial fields as a form of compact heat exchange for heating, cooling and heat recovery processes. Gasket-plate heat exchangers (GPHX) have great efficiencies with different fluid flow configurations. In the PHXs, Nusselt number are used to evaluate the conductive/convective heat transfer performance. The Nusselt number correlation provides an estimation for the convective heat transfer performance. In this study, an artificial neural network (ANN) model is developed to predict as well as generate a new correlation for the Nusselt number based on an experimental gasket-plate heat exchanger. The obtained scores showed a great accuracy of prediction model. The predicted and experimental Nusselt numbers achieved a good agreement illustrating a great performance of ANN model.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Experimental method
3. AI Approach
3. Result and Discussion
4. Conclusion
References
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