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Optimización de características de nano-aditivos para mejorar la eficiencia de un sistema de almacenamiento de energía térmica de carcasa y tubo utilizando un procedimiento híbrido: DOE, ANN, MCDM, MOO y modelado CFD

Autores: Algarni, Mohammed; Alazwari, Mashhour A.; Safaei, Mohammad Reza

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Optimización de características de nano-aditivos para mejorar la eficiencia de un sistema de almacenamiento de energía térmica de carcasa y tubo utilizando un procedimiento híbrido: DOE, ANN, MCDM, MOO y modelado CFD


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Material de cambio de fase mejorado con nano partículas
Duración de fusión/solidificación
Energía almacenada
Almacenamiento de energía térmica de calor latente
Diseño de experimentos
Dinámica de fluidos computacional
Redes neuronales artificiales
Optimización multiobjetivo
Toma de decisiones multicriterio
Nano-aditivos
Carcasa y tubo
Cera de parafina
Calor específico
Densidad
Conductividad térmica.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El presente artículo emplea un procedimiento híbrido basado en el diseño de experimentos (DOE), dinámica de fluidos computacional (CFD), redes neuronales artificiales (ANNs), optimización multiobjetivo (MOO) y toma de decisiones multicriterio (MCDM) para optimizar las propiedades de nanoaditivos dispersos en un sistema de almacenamiento de energía térmica de calor latente (LHTES) que contiene cera de parafina como material de cambio de fase (PCM).

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