Comparing meshless local Petrov–Galerkin and artificial neural networks methods for modeling heat transfer in cisterns
Notice bibliographique
Résumé
Long-term underground cold-water cisterns had been used in old days in the hot and arid regions of Iran. These cisterns provide cold drinking water during warm seasons for local communities. In this paper, the thermal performance of an underground cold-water cistern during the withdrawal cycles in warm seasons is modeled. The cistern is located in the central region of Iran in the city of Yazd. Two approaches are used to model the heat transfer in the mentioned cistern. The first approach is meshless local Petrov–Galerkin (MLPG) method with unity test function and the second approach is artificial neural networks (ANN). For the ANN method, the multi layers perceptron (MLP) feed-forward neural network training by back propagation algorithm is used. Both methods are compared and a good agreement is observed between the MLPG and ANN results. The results show a stable thermal stratification in the cistern throughout the withdrawal cycle. The thermal stratification is linear in lower areas and exponential in upper areas. The exponential trend in the upper area is because of several factors such as: thermal exchange among the upper layers of water and the domed roof, transfer of mass and evaporation due to entry air from the wind towers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».