論文の概要: Parametric Dynamic Mode Decomposition with multi-linear interpolation for prediction of thermal fields of Al2O3-water nanofluid flows at unseen parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18571v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 11:27:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:33:35.699105
- Title: Parametric Dynamic Mode Decomposition with multi-linear interpolation for prediction of thermal fields of Al2O3-water nanofluid flows at unseen parameters
- Title（参考訳）: マルチ線形補間によるパラメトリック動的モード分解によるAl2O3-水ナノ流体の熱場予測
- Authors: Abhijith M S, Sandra S,
- Abstract要約: この研究では、Al$O$_3$-waterナノフローの熱場を予測するために、社内ベースのソルバを用いている。
1次元と2次元のパラメトリック空間で動作する2つのモデルの性能について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The study proposes a data-driven model which combines the Dynamic Mode Decomposition with multi-linear interpolation to predict the thermal fields of nanofluid flows at unseen Reynolds numbers (Re) and particle volume concentrations ($\epsilon$). The flow, considered for the study, is laminar and incompressible. The study employs an in-house Fortran-based solver to predict the thermal fields of Al$_2$O$_3$-water nanofluid flow through a two-dimensional rectangular channel, with the bottom wall subjected to a uniform heat flux. The performance of two models operating in one- and two-dimensional parametric spaces are investigated. Initially, a DMD with linear interpolation (DMD-LI) based solver is used for prediction of temperature of the nanofluid at any Re $>$ 100. The DMD-LI based model, predicts temperature fields with a maximum percentage difference of just 0.0273\%, in comparison with the CFD-based solver at Re =960, and $\epsilon$ = 1.0\%. The corresponding difference in the average Nusselt numbers is only 0.39\%. Following that a DMD with bi-linear interpolation (DMD-BLI) based solver is used for prediction of temperature of the nanofluid at any Re $>$ 100 and $\epsilon$ $>$ 0.5\%. The performance of two different ways of stacking the data are also examined. When compared to the CFD-based model, the DMD-BLI-based model predicts the temperature fields with a maximum percentage difference of 0.21 \%, at Re = 800 and $\epsilon$ = 1.35\%. And the corresponding percentage difference in the average Nusselt number prediction is only 6.08\%. All the results are reported in detail. Along side the important conclusions, the future scope of the study is also listed.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 動的モード分解と多線形補間を組み合わせたデータ駆動モデルを提案し, 目に見えないレイノルズ数(Re)と粒子体積濃度(\epsilon$)におけるナノ流体流の熱場を予測する。
この研究のために考えられた流路は、層状で非圧縮性である。
本研究は,Al$O$_3$-水ナノ流体の流れを2次元の長方形流路に流し,底壁に均一な熱流束が生じることを予測するために,ホルトランをベースとした内部分解器を用いた。
1次元と2次元のパラメトリック空間で動作する2つのモデルの性能について検討した。
まず, 線形補間法(DMD-LI)に基づく解法を用いて, ナノ流体の温度を100ドル以上で予測する。
DMD-LIベースのモデルでは、Re = 960のCFDベースの解法と、$\epsilon$ = 1.0\%の最大パーセンテージ差が0.0273\%である温度場を予測する。
平均ヌッセルト数の対応する差は 0.39 % である。
その後、双線形補間法(DMD-BLI)をベースとしたDMDを用いて、ナノ流体の温度を100ドル、0.5%以上で予測する。
また、データを積み重ねる2つの異なる方法のパフォーマンスについても検討した。
CFDベースのモデルと比較すると、DMD-BLIベースのモデルは、Re = 800 と $\epsilon$ = 1.35\% で、最大パーセンテージ差 0.21 \% の温度場を予測する。
また、平均ヌッセルト数予測における対応するパーセンテージ差は、わずか6.08\%である。
すべての結果は詳細に報告されている。
重要な結論とともに、研究の今後の範囲もリストアップされている。
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