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Document IIF

Utilisation d'un réseau neuronal artificiel pour prévoir la performance d'un tube vortex Ranque Hilsch.

Using artificial neural network for predicting performance of the Ranque–Hilsch vortex tube.

Auteurs : KORKMAZ M. E., GÜMÜSEL L., MARKAL B.

Type d'article : Article, Article de la RIF

Résumé

In this study, effects of conical valve angle and length to diameter ratio on the performance of a counter flow Ranque–Hilsch vortex tube are predicted with artificial neural networks by using experimental data. In the model, inlet pressure, conical valve angle, length to diameter ratio (L/D) and cold mass fraction are used as input parameters while total temperature difference is chosen as the output parameter. The multilayer feed forward model and the Levenberg–Marquardt learning algorithm are used in the network and the hyperbolic tangent function is chosen as a transfer function. The artificial neural network is designed via the NeuroSolutions 6.0 software. Finally, it’s disclosed that ANN can be successfully used to predict effects of geometrical parameters on the performance of the Ranque–Hilsch vortex tube with a good accuracy.

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Format PDF

Pages : 1690-1696

Disponible

  • Prix public

    20 €

  • Prix membre*

    Gratuit

* meilleur tarif applicable selon le type d'adhésion (voir le détail des avantages des adhésions individuelles et collectives)

Détails

  • Titre original : Using artificial neural network for predicting performance of the Ranque–Hilsch vortex tube.
  • Identifiant de la fiche : 30004824
  • Langues : Anglais
  • Source : International Journal of Refrigeration - Revue Internationale du Froid - vol. 35 - n. 6
  • Date d'édition : 09/2012

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