Artificial Neural Network Prediction of Tribological Properties of Nano Lubricants with Eco-Friendly Refrigerant
Notice bibliographique
Résumé
With the emergence of the Montreal and Kyoto Protocols, there's been a prohibition on refrigerants in vapor compression systems that harm the ozone layer and contribute to global warming. While alternative refrigerants have been suggested, they tend to be more energy-intensive than the conventional ones they replace. A promising approach to mitigate this increased energy consumption lies in the use of innovative lubricants that can enhance system efficiency. Nano-lubricants have recently gained attention for their superior performance compared to traditional lubricants in refrigeration systems. However, formulating nano-lubricants and determining their composition with the desired thermophysical and tribological properties pose significant challenges. The development of nano-lubricants requires extensive experimentation, and predicting the properties of these lubricants, especially those that offer optimal performance, demands even more rigorous experimentation. Recently, Artificial Neural Networks (ANNs) have been employed to forecast system performance based on existing experimental data. In this study, we leverage literature data on nano-lubricants of varying compositions to design an ANN architecture. The model is then trained, assessed, and validated for predicting the properties of nano-lubricants with unknown compositions. The ANN's predictions are subsequently compared with actual results to gauge its accuracy and reliability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».