Modeling of artificial neural network to analyze heat and mass transfer of ternary hybrid nanofluid between two parallel plates with inclined magnetic field
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Notice bibliographique
Résumé
The applications of the artificial neural network (ANN) have become the focus of interest of researchers due to their convenience for accurate modeling, simulation, and efficiency of evaluation. The primary objective of this study is to investigate the characteristics of heat and mass transfer of the ternary hybrid nanofluid flow (THNF), which is squeezed between two parallel plates, using ANN. The plate which lies on x-axis is stretching while the upper plate (UP) can move in upward and downward direction. An inclined magnetic field (MF) is also applied to the lower plate (LP). A system of partial differential equations of flow, energy, and mass transfer is used to simulate the THNF, which is then condensed using similarity substitution to a collection of ordinary differential equations (ODEs). Using the differential transform method (DTM), the resultant nonlinear ODEs in dimensionless form are further solved. The influence of the different varying physical parameters on velocity, temperature, and concentration is graphically presented and discussed. It becomes apparent that the velocity, heat, and mass transfer in squeezing flows are significantly impacted by the inclination angle of the applied MF. To demonstrate the validity of the study, the numerical findings of the Nusselt and the Sherwood numbers are provided. For the accuracy of the used approach, DTM results are compared with results from the numerical approach. The novelty of the current work is to train the neural network with the Levenberg–Marquardt algorithm in the model. To get the estimated output of the model, different scenarios are set for training, testing, and validation. The analysis is done by mean square error (MSE), histogram, fitness curve, and regression (RG). The created ANN model is shown to be reliable due to its exceptional accuracy throughout the training, validation, and testing stages.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle