Novel regenerator design for caloric cycles using artificial neural network — Genetic algorithm method and additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Regenerators play an important role in the active caloric regeneration cycle to increase temperature span and system efficiency. However, most of the caloric cycles use limited designs of regenerators due to the limitations of conventional manufacturing. Therefore, this study proposes a novel regenerator design with a high heat transfer coefficient using the high design flexibility of additive manufacturing. The packed rod bed increases the heat transfer coefficient by using elliptical rods in the regenerator interfering with the flow. However, it also causes an increase in the pressure drop. Therefore, the geometric conditions of the regenerator were optimized using the proposed artificial neural network – genetic algorithm method with the help of CFD. Artificial neural network models were used to predict j and f factors of the packed rod bed and showed a mean relative error of less than 2.0 % for j factor, a mean relative error of less than 7.5 % for f factor. The optimized regenerator 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. The results of the optimization process were analyzed using artificial neural networks. This analysis shows that the well-trained artificial neural networks does not only help to find optimized geometric conditions but also helps to analyze the effects of geometric conditions on the heat exchanger performance. The new design of the regenerator can be easily applied to other caloric cycles through the artificial neural network – genetic algorithm method.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».