Heat Transfer Coefficient Prediction of a Porous Material by Implementing a Machine Learning Model on a CFD Data Set
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During many years, the search for new and improved materials has been an arduous task. It has mainly focused on experimentation and in recent years on computer aided techniques (i.e. numerical simulation). These two approaches defined the way material science works. Yet, both techniques have shown cost-efficiency disadvantages. Optimization algorithms, like the ones used in machine learning, have proven to be an alternative tool when dealing with lots of data and finding a particular solution. Even though the use of machine learning is a well stablished technique in other fields, its application in material science is relatively new. Material Informatics provides a new approach to analyse materials such as porous metals by employing previous data sets. This paper studies a new technique to predict the heat transfer coefficient of an open-cell porous structure while running water passes through the material. A CFD data set was employed by a Machine Learning technique in order to establish a relationship between the input parameters (porosity, pore size, pore distribution and flow rate) and the heat transfer coefficient of the sample. The results obtained from the analyses were compared with previous findings, concluding that by utilising a Machine Leaning technique is possible to obtain a more accurate and much better fit model.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découle