Novel regenerator design for caloric cycles using artificial neural network — Genetic algorithm method and additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
The regenerator is a key component to determine the performance of the active regenerative caloric cycle. Although the geometry of the regenerator is an important factor, very limited geometries have been used in prototypes due to the limitations of conventional manufacturing. Therefore, this study proposed a new type of regenerator with a high heat transfer rate for the caloric cycle, which is a packed rod bed, using additive manufacturing. In order to ensure a systematic approach for the new design of the regenerator, a new design optimization using an artificial neural network — genetic algorithm with the help of computational fluid dynamics was introduced. Artificial neural network models were used to predict the j and f factors of the packed rod bed and showed a mean relative error of less than 2.0% for the j factor, and a mean relative error of less than 7.5% for the f factor. The accurate results of artificial neural networks contribute to improving the optimization process. The regenerator optimized through the artificial neural network — genetic algorithm method increased the system efficiency by 4.7% and the cooling capacity by 13.0% compared to the baseline caloric cycle using a parallel plate matrix. Considering that caloric cycles are still in the development stage due to the lack of performance of the magnetocaloric cycle, this eventually may contribute to the commercialization and energy saving of the magnetic refrigeration cycle while the design optimization might also help to improve the performance of other caloric cycles.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».