AI-enhanced discharge performance in hexagonal shell and finned tube latent heat storage using combined longitudinal smooth and Y-shaped fins
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to enhance the discharge performance of shell and finned-tube heat exchanger using hexagon shell. Different fins arrangement including combinations of longitudinal straight and Y-shaped fins in uniform and non-uniform forms are assessed. An artificial intelligence approach based on artificial intelligence networks is used to learn the overall state of solution and behavior of the discharge rate respect to the control parameters and further enhance the design. The innovation consists of the methodical investigation of Y-shaped fin geometries to concurrently improve conductivity and mitigate convection, in contrast to traditional straight-fin configurations. The findings indicate that Y-shaped fins with 0.5L stems at 45° angles exhibit enhanced performance, diminishing solidification time by 95.3% and augmenting heat recovery rates by 2,277% (to 302.89 W) in comparison to finless systems. The AI results further confirm a fin with a stem in the range of 0.3L-0.5L and angle of 45° could provide the best discharging performance. The principal findings indicate that the 0.5L-45° arrangement attains excellent thermal homogeneity (inter-branch gradients < 5 K) and minimum convection disruption (72% flow obstruction), whereas wider angles or longer stems diminish efficiency due to convective bypass and thermal shadowing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle