基于乙烯糖醇的混合纳米结构 (TiO2-SWCNTs) 流体流动的基于数值和机器学习的评估
Hijaz Ahmad1,2, Kamel Guedri3, Sohail Ahmad4
1Operational Research Center in Healthcare, Near East University, TRNC Mersin 10, 99138, Nicosia, Turkey.
Scientific reports
|February 19, 2025
概括
基于乙烯糖醇的混合纳米流体与单壁碳纳米管和二氧化提供增强的机械和热性能. 计算流体动力学和机器学习准确地预测它们的复杂流量和热行为,用于工程应用.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 纳米技术 纳米技术
- 流体动力学 流体动力学
背景情况:
- 以乙烯糖醇为基础的混合纳米流体,如SWCNTs-TiO2 / EG,与单一纳米液体相比,具有优越的机械电阻和导热性.
- 这些先进的流体对于各种工程系统至关重要,特别是在传热应用中.
研究的目的:
- 研究以乙烯糖醇为基础的混合纳米流体 (SWCNTs-TiO2/EG) 的流体动力学和热特性.
- 利用计算流体动力学 (CFD) 和机器学习 (ML) 方法来分析这些纳米流体的行为.
主要方法:
- 开发一种CFD模型,使用相似坐标来解决支配部分微分方程,创建一个无维系统.
- 应用Levenberg-Marquardt (LM) 技术,一种机器学习算法,用于预测流量和热特性.
- 通过与现有数据进行比较来验证数值结果.
主要成果:
- CFD和LM神经网络模型成功地解释了输入参数和流体流动特性之间的复杂相关性.
- 该研究为模拟和预测SWCNTs-TiO2 / EG混合纳米流体的性能提供了经过验证的框架.
- 数字结果证明了开发模型在捕捉流体动力学和热行为方面的有效性.
结论:
- 合并的CFD和ML方法为理解和预测混合纳米流体的行为提供了一个强大的工具.
- 这些发现可以指导先进的热交换器和热管理系统的设计.
- 这项研究为优化混合纳米流体在苛刻的工程应用中的使用奠定了基础.
