شبیه سازی و پیش بینی پارامترهای دینامیکی حباب با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین در فرآیند جوشش مورد استفاده در تحلیل حرارتی موتورهای احتراق داخلی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

10.22034/er.2024.2020901.1025

چکیده

انتقال حرارت عامل مهم و تاثیرگذار در طراحی موتورهای احتراق داخلی می باشد. پیش‌بینی دقیق انتقال حرارت برای طراحی سامانه خنک کاری موتورهای احتراق داخلی تاثیر بسزایی دارد. و شبیه سازی موتورهای احتراق داخلی به منظور تحلیل حرارتی آن ها با استفاده از دینامیک سیالات محاسباتی به همراه شبیه سازی جوشش انجام می پذیرد. در این مقاله، بررسی جریان جوشش زیرخنک‌شده آب خالص در یک کانال کوچک و وابستگی آن به پارامترهای مختلف مانند فشار کاری، شار حرارتی، شار جرمی. و دمای زیر سرد سیال ورودی مورد توجه است. شبیه‌سازی‌های عددی با استفاده از مدل‌های متقارن محوری انجام شده و تأثیر اندازه‌های شبکه‌های مختلف بر دقت نتایج مورد بررسی قرار گرفت. قطر جداسازی حباب نیز مورد مطالعه قرار گرفته و رابطه آن با فشار، شار گرما، شار جرمی و دمای زیر خنک‌کننده ورودی تحلیل شد. در نهایت، یک پایگاه داده از نتایج شبیه‌سازی تولید شده و مدل‌های پیش‌بینی برای دینامیک حباب با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارائه شد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Simulation and prediction of bubble dynamic parameters using machine learning algorithm in boiling process used in thermal analysis of internal combustion engines

نویسنده [English]

  • Erfan Khosravian
Department of Mechanical Engineering, Payam noor University, Tehra,Iran
چکیده [English]

Heat transfer is an important and influential factor in the design of internal combustion engines. Accurate prediction of heat transfer has a great impact on the design of cooling system of internal combustion engines. And the simulation of internal combustion engines for the purpose of their thermal analysis is done using computational fluid dynamics along with boiling simulation. In this article, investigating the subcooled boiling flow of pure water in a small channel and its dependence on different parameters such as working pressure, heat flux, mass flux. And the subcooling temperature of the inlet fluid is of interest. Numerical simulations were performed using axisymmetric models and the effect of different grid sizes on the accuracy of the results was investigated. The bubble separation diameter was also studied and its relationship with pressure, heat flux, mass flux and temperature under the inlet coolant was analyzed. Finally, a database of generated simulation results and predictive models for bubble dynamics using machine learning algorithms were presented.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Flow boiling
  • Numerical simulation
  • Bubble dynamics
  • Machine learning algorithm
  • Artificial neural network

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 06 اردیبهشت 1403
  • تاریخ دریافت: 07 بهمن 1402
  • تاریخ بازنگری: 10 اسفند 1402
  • تاریخ پذیرش: 06 اردیبهشت 1403