A Neuro-Fuzzy Model of Evaporator in Organic Rankine Cycle
Notice bibliographique
Résumé
The Organic Rankine Cycle (ORC) is a propitious waste heat recovery (WHR) technology that allows recovery of wasted energy from low to medium temperature sources.This WHR method needs to be adopted as an Internal Combustion Engine (ICE) bottoming technology to mitigate its environmental effects and fulfil exhaust gas emission regulations .The evaporator is the most decisive element of the ORC cycle due to its high nonlinear behaviour and high thermal inertia.In this study, a neuro -fuzzy model of the evaporator is presented based on the data obtained from Finite Volume (FV) model of the evaporator.The simulation results are compared in terms of RMSE, error mean and standard deviation.The data obtained from ANFIS model reached a promising agreement with FV model.F or prediction of the evaporator outlet temperature, RMSEs of 0.152 and 1.33 obtained for the training and test data, res pectively.Furthermore, the ANFIS model was successfully able to predict the evaporator power with RMSE of 0.035 for the training and 0.2 for the test data.In addition, the ANFIS model compared to the FV model with twenty control volumes enhanced the simu lation time significantly.This clearly indicates the great potential of employing ANFIS model for real-time applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».