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Document IIF

Prévision du transfert de chaleur dans un échangeur de chaleur à serpentin monocouche à l'aide d'une méthode fondée sur la logique floue et des réseaux neuronaux (ANFIS).

Prediction of the heat transfer rate of a single layer wire-on-tube type heat exchanger using ANFIS.

Auteurs : HAYATI M., REZAEI A., SEIFI M.

Type d'article : Article, Article de la RIF

Résumé

In this paper, the authors apply an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model for prediction of the heat transfer rate of the wire-on-tube type heat exchanger. Limited experimental data was used for training and testing ANFIS configuration with the help of hybrid learning algorithm consisting of back propagation and least-squares estimation. The predicted values are found to be in good agreement with the actual values from the experiments with mean relative error less than 2.55%. Also, they compared the proposed ANFIS model to an ANN approach. Results show that the ANFIS model has more accuracy in comparison to ANN approach. Therefore, we can use ANFIS model to predict the performances of thermal systems in engineering applications, such as modelling heat exchangers for heat transfer analysis.

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Format PDF

Pages : pp. 1914-1917

Disponible

  • Prix public

    20 €

  • Prix membre*

    Gratuit

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Détails

  • Titre original : Prediction of the heat transfer rate of a single layer wire-on-tube type heat exchanger using ANFIS.
  • Identifiant de la fiche : 2009-2276
  • Langues : Anglais
  • Source : International Journal of Refrigeration - Revue Internationale du Froid - vol. 32 - n. 8
  • Date d'édition : 12/2009

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