Prediction of dynamic viscosity of a hybrid nano-lubricant by an optimal artificial neural network
บทความในวารสาร
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Afrand M., Nazari Najafabadi K., Sina N., Safaei M.R., Kherbeet A., Wongwises S., Dahari M.
ผู้เผยแพร่: Elsevier
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2016
วารสาร: International Communications in Heat and Mass Transfer (0735-1933)
Volume number: 76
หน้าแรก: 209
หน้าสุดท้าย: 214
จำนวนหน้า: 6
นอก: 0735-1933
eISSN: 1879-0178
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อ
In this paper, at first, a new correlation was proposed to predict the relative viscosity of MWCNTs-SiO2/AE40 nano-lubricant using experimental data. Then, considering minimum prediction error, an optimal artificial neural network was designed to predict the relative viscosity of the nano-lubricant. Forty-eight experimental data were used to feed the model. The data set was derived to training, validation and test sets which contained 70%, 15% and 15% of data points, respectively. The correlation outputs showed that there is a deviation margin of 4%. The results obtained from optimal artificial neural network presented a deviation margin of 1.5%. It can be found from comparisons that the optimal artificial neural network model is more accurate compared to empirical correlation. ฉ 2016 Elsevier Ltd.
คำสำคัญ
Empirical correlation, Relative viscosity
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่