SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:mdh-54529"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:mdh-54529" > A Data-Driven Appro...

A Data-Driven Approach for the Prediction of Subcooled Boiling Heat Transfer

Soibam, Jerol (författare)
Mälardalens högskola,Framtidens energi,SOFIA
Aslanidou, Ioanna (författare)
Mälardalens högskola,Innovation och produktrealisering
Kyprianidis, Konstantinos (författare)
Mälardalens högskola,Framtidens energi,SOFIA
visa fler...
Bel Fdhila, Rebei (författare)
Mälardalens högskola,Framtidens energi,Hitachi ABB Power Grids, Västerås, Sweden
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Linköping University Electronic Press, 2020
2020
Engelska.
Ingår i: Proceedings of The 61st SIMS Conference on Simulation and Modelling SIMS 2020. - : Linköping University Electronic Press. ; , s. 435-442
  • Konferensbidrag (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In subcooled flow boiling, heat transfer mechanism involves phase change between liquid phase to the vapour phase. During this phase change, a large amount of energy is transferred, and it is one of the most effective heat transfer methods. Subcooled boiling heat transfer is an attractive trend for industrial applications such as cooling electronic components, supercomputers, nuclear industry, etc. Due to its wide variety of applications for thermal management, there is an increasing demand for a faster and more accurate way of modelling. In this work, a supervised deep neural network has been implemented to study the boiling heat transfer in subcooled flow boiling heat transfer. The proposed method considers the near local flow behaviour to predict wall temperature and void fraction of a sub-cooled mini-channel. The input of the network consists of pressure gradients, momentum convection, energy con- vection, turbulent viscosity, liquid and gas velocities, and surface information. The output of the model is based on the quantities of interest in a boiling system i.e. wall temperature and void fraction. The network is trained from the results obtained from numerical simulations, and the model is used to reproduce the quantities of interest for interpolation and extrapolation datasets. To create an agile and robust deep neural network model, state-of-the-art methods have been implemented in the network to avoid the overfitting issue of the model. The results obtained from the deep neural network model shows a good agreement with the numerical data, the model has a maximum relative error of 0.5 % while predicting the temperature field, and for void fraction, it has approximately 5 % relative error in interpolation data and a maximum 10 % relative error for the extrapolation datasets. 

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Naturresursteknik -- Energisystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Environmental Engineering -- Energy Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Maskinteknik -- Energiteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Mechanical Engineering -- Energy Engineering (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Maskinteknik -- Strömningsmekanik och akustik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Mechanical Engineering -- Fluid Mechanics and Acoustics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Maskinteknik -- Teknisk mekanik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Mechanical Engineering -- Applied Mechanics (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

vet (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Soibam, Jerol
Aslanidou, Ioann ...
Kyprianidis, Kon ...
Bel Fdhila, Rebe ...
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Naturresurstekni ...
och Energisystem
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Maskinteknik
och Energiteknik
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Maskinteknik
och Strömningsmekani ...
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Maskinteknik
och Teknisk mekanik
Artiklar i publikationen
Av lärosätet
Mälardalens universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy