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Efectos de la Corriente de Hall y la Radiación Térmica en el Flujo Vortex Dependiente del Tiempo de Nanofluidos Híbridos sobre la Superficie de un Disco: Un Enfoque de Red Neuronal Artificial con Regularización Bayesiana

Autores: Nazir, Faisal; Bhowmike, Nirman; Zahid, Muhammad; Shoaib, Sultan; Amin, Yasar; Shahid, Saleem

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Efectos de la Corriente de Hall y la Radiación Térmica en el Flujo Vortex Dependiente del Tiempo de Nanofluidos Híbridos sobre la Superficie de un Disco: Un Enfoque de Red Neuronal Artificial con Regularización Bayesiana


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas aplicadas

Palabras clave

Ingenieros de automóviles
Ingenieros aeroespaciales
Sistemas de refrigeración
Sistemas de energía solar
Nanofluidos híbridos
Radiación térmica

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Para los ingenieros automotrices y aeroespaciales, implementar corrientes de Hall y radiación térmica en los sistemas de refrigeración ayuda a aumentar el rendimiento y la durabilidad de un motor. En el caso de los sistemas de energía solar, la efectividad de los intercambiadores de calor y los colectores solares puede mejorarse mediante el mejor uso de nanofluidos híbridos y la implementación de una corriente de Hall, termofóresis, movimiento browniano, una fuente/fuente de calor y radiación térmica en un flujo de nanofluido híbrido dependiente del tiempo sobre un disco para un algoritmo de retropropagación de ANN con regularización bayesiana. En el modelo físico actual de ferrita de cobalto y óxido de aluminio mezclados con agua, se introduce una nueva categoría de nanofluido llamada nanofluido híbrido. El estudio utiliza MATLAB bvp4c para desentrañar tales relaciones intrincadas, transformando PDEs en ODEs. Este análisis permite la solución numérica de varios BVPs que rigen el sistema del problema dado. Las corrientes de Hall resultantes de la interacción entre campos magnéticos y el nanofluido eléctricamente conductor, y la radiación térmica como un mecanismo de transferencia de energía que opera a través de absorción y emisión, son factores centrales para controlar estos fluidos para su uso en varios campos. La interpretación gráfica ayuda a demostrar el carácter de nuevos parámetros. El parámetro de fuente/fuente de calor es ventajoso para la estratificación térmica, pero el uso de un alto número de Schmidt limita la transferencia de masa. Además, se pretende que una técnica de retropropagación con regularización bayesiana sirva para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias. Se utilizan histogramas de estado de entrenamiento, rendimiento, error y demostración de regresión para analizar la salida de la red neuronal. Además de esto, hay una disminución en la velocidad del fluido a medida que disminuyen los valores del parámetro magnético y un aumento en la temperatura del fluido mientras el disco gira. La radiación térmica añade otro nivel al comportamiento térmico al alterar cómo el nanofluido híbrido recibe, emite y permite que el calor lo atraviese.

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