Innovative mathematical correlations for estimating mono-nanofluids' density: Insights from white-box machine learning
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Notice bibliographique
Résumé
• The current study proposes innovative mathematical correlations for estimating the density of mono-nanofluids. • An extensive and comprehensive data bank comprising 4004 experimental data-points was employed to guarantee the robustness and applicability of the derived correlations. • Two rigorous machine-learning techniques, namely Group Method of Data Handling (GMDH) and Gene Expression Programming (GEP), were used to develop correlations. • The GEP-based correlation was highlighted as the most accurate model, with AAPRE=0.6614% and R 2 =0.9671. • The key findings and implications of this study can significantly advance the applied fields of thermal engineering. The current research offers credible mathematical models solely for estimating mono-nanofluids' density ( ρ nf ), which can be useful for thermal engineering calculations required by various industries and applications. Accordingly, a comprehensive data bank encompassing 4004 experimental data-points was utilized to execute two rigorous machine-learning techniques: Group Method of Data Handling (GMDH) and Gene Expression Programming (GEP). Subsequently, two high-accuracy correlations were fine-tuned based on the four independent variables: average nanoparticle diameter ( d np ), nanoparticle mass concentration ( ϕ m ), nanoparticle density ( ρ np ), and base-fluid density ( ρ bf ). Two variables pressure ( P ) and temperature ( T ), with rather minor impacts on the density of the mono-nanofluids under investigation, were excluded in the final correlations as a result of the modeling process and the intelligent operation of the machine-learning techniques. By performing multiple statistical and graphical analyses, comparative evaluations highlighted the superior performance and outstanding accuracy of the GEP-based correlation (with AAPRE=0.6614% and R 2 =0.9671). Moreover, sensitivity analysis and parametric trend assessments revealed that ϕ m and ρ bf were the most crucial variables affecting ρ nf values, with relevancy factors of approximately 0.72 and 0.71, respectively. By considering the GEP-based correlation's outputs and applying the leverage statistical approach, a considerable portion (96.33%) of the total data-points was identified as valid data.
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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) | 0,000 | 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