熱滑りを伴う伸縮可能な波状シリンダー上の散逸性三元ナノ流体の熱交換に対する機械学習の適用

この記事では、スリップ効果を伴う伸縮可能な波状円筒表面上の散逸性三重ナノ粒子ハイブリッド流体における熱交換の向上を探求し、数値結果の人工知能（AI）分析を伴うPythonのbvpアルゴリズムを取り入れています。確率的なAI分析により、影響パラメータのランダム性とモデルの非線形乱流挙動を組み込んだ予測モデルを用いて、改善され最適化された結果が得られます。このモデルは、ノイズ低減および抗力低減デバイスや構造物において重要な意義と応用を持っています。さらに、提示された幾何学的構造は、熱伝導特性の向上に役立ちます。構成ナノ粒子の複雑な相互作用と、抗力最適化デバイスにおける複雑な熱伝達への影響がこの研究の主な焦点です。この流れの問題の偏微分方程式の数学モデルは、無次元パラメータを導入することで常微分方程式の系に変換されます。出現した系の数値解はPython bvpソルバーアルゴリズムにより得られ、Pythonによるグラフィカルな解も提示されます。解決プロセスを迅速化し、予測の精度を高めるために、ニューラルネットワークや機械学習技術などの高度なAIアルゴリズムが採用されています。Pythonから得られた数値データセットは、10個の計算ニューロンと4つの出力層を持つLevenberg Marquardtフィードフォワードアルゴリズム（LMFA）を使用してさらなるAI分析のために埋め込まれ、4つのパラメトリック変動の結果を表しています。流体の流速は、Cassonパラメータやシートの伸張パラメータλの値が高くなるにつれて増加しますが、乱流の強化に伴い減少します。温度プロファイルはEckert比Ecの傾斜と運動-熱拡散率のプラントル比の影響で下降する挙動を示します。