論文の概要: Comparative analysis of machine learning and numerical modeling for
combined heat transfer in Polymethylmethacrylate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08459v1
- Date: Tue, 12 Apr 2022 22:44:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-24 17:05:31.988652
- Title: Comparative analysis of machine learning and numerical modeling for
combined heat transfer in Polymethylmethacrylate
- Title（参考訳）: ポリメチルメタクリレートの複合熱伝達における機械学習と数値モデリングの比較解析
- Authors: Mahsa Dehghan Manshadi, Nima Alafchi, Alireza Taat, Milad Mousavi,
Amir Mosavi
- Abstract要約: 本研究はPMMA試料における導電性および放射性熱伝達の同時効果を予測するための異なる方法の比較を行った。
結果は,この人工知能手法が問題予測において正確かつ高速であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study compares different methods to predict the simultaneous effects of
conductive and radiative heat transfer in a Polymethylmethacrylate (PMMA)
sample. PMMA is a kind of polymer utilized in various sensors and actuator
devices. One-dimensional combined heat transfer is considered in numerical
analysis. Computer implementation was obtained for the numerical solution of
governing equation with the implicit finite difference method in the case of
discretization. Kirchhoff transformation was used to get data from a non-linear
equation of conductive heat transfer by considering monochromatic radiation
intensity and temperature conditions applied to the PMMA sample boundaries. For
Deep Neural Network (DNN) method, the novel Long Short Term Memory (LSTM)
method was introduced to find accurate results in the least processing time
than the numerical method. A recent study derived the combined heat transfers
and their temperature profiles for the PMMA sample. Furthermore, the transient
temperature profile is validated by another study. A comparison proves a
perfect agreement. It shows the temperature gradient in the primary positions
that makes a spectral amount of conductive heat transfer from a PMMA sample. It
is more straightforward when they are compared with the novel DNN method.
Results demonstrate that this artificial intelligence method is accurate and
fast in predicting problems. By analyzing the results from the numerical
solution it can be understood that the conductive and radiative heat flux is
similar in the case of gradient behavior, but it is also twice in its amount
approximately. Hence, total heat flux has a constant value in an approximated
steady state condition. In addition to analyzing their composition, ROC curve
and confusion matrix were implemented to evaluate the algorithm performance.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, ポリメチルメタクリレート (PMMA) 試料における導電性および放射性熱伝達の同時効果を予測するための異なる方法の比較を行った。
pmmaは様々なセンサーやアクチュエータ装置で使用されるポリマーの一種である。
1次元複合熱伝達は数値解析において考慮される。
離散化の場合,暗黙差分法による支配方程式の数値解に対して,計算機による実装が得られた。
キルヒホフ変換は,pmma試料境界に対する単色放射強度と温度条件を考慮し,非線形導電性伝熱方程式からデータを得るために用いられた。
深層ニューラルネットワーク (dnn) 法では, 数値的手法よりも少ない処理時間で正確な結果を得るために, 新たにlong short term memory (lstm) 法が導入された。
最近の研究はPMMA試料に対する熱伝達と温度分布の組み合わせを導出した。
さらに, 過渡温度分布を別の研究で検証した。
比較は完全な一致を証明する。
PMMA試料から導電性熱伝達のスペクトル量を生成する一次位置における温度勾配を示す。
新たなDNN法と比較すると,より単純である。
結果は,この人工知能手法が問題予測において正確かつ高速であることを示す。
数値解から結果を分析することにより, 導電性および放射性熱流束は, 勾配挙動の場合と似ているが, 約2倍の量であることがわかった。
したがって、全熱流束は近似定常状態で一定値を持つ。
構成分析に加えて,アルゴリズム性能を評価するために,roc曲線と混乱行列を実装した。
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