Szerző dc.contributor.author | Dehghan Manshadi Mahsa | |
Szerző dc.contributor.author | Alafchi Nima | |
Szerző dc.contributor.author | Tat Alireza | |
Szerző dc.contributor.author | Mousavi Milad | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amirhosein | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-15T13:47:57Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-15T13:47:57Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 2073-4360 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19943 | |
Kivonat dc.description.abstract | This study has compared different methods to predict the simultaneous effects of conductive and radiative heat transfer in a polymethylmethacrylate (PMMA) sample. PMMA is a type of polymer utilized in various sensors and actuator devices. One-dimensional combined heat transfer is considered in numerical analysis. Computer implementation was obtained for the numerical solution of the governing equation with the implicit finite difference method in the case of discretization. Kirchhoff transformation was used to obtain data from a non-linear equation of conductive heat transfer by considering monochromatic radiation intensity and temperature conditions applied to the PMMA sample boundaries. For the deep neural network (DNN) method, the novel long short-term memory (LSTM) method was introduced to find accurate results in the least processing time compared to the numerical method. A recent study derived the combined heat transfer and temperature profiles for the PMMA sample. Furthermore, the transient temperature profile was validated by another study. A comparison proves the perfect agreement. It shows the temperature gradient in the primary positions, which provides a spectral amount of conductive heat transfer from the PMMA sample. It is more straightforward when they are compared with the novel DNN method. Results demonstrate that this artificial intelligence method is accurate and fast in predicting problems. By analyzing the results from the numerical solution, it can be understood that the conductive and radiative heat flux are similar in the case of gradient behavior, but the amount is also twice as high approximately. Hence, total heat flux has a constant value in an approximated steady-state condition. In addition to analyzing their composition, the receiver operating characteristic (ROC) curve and confusion matrix were implemented to evaluate the algorithm’s performance. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | polymethylmethacrylate | |
Kulcsszó dc.subject | heat transfer | |
Kulcsszó dc.subject | heat conduction | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | confusionmatrix | |
Kulcsszó dc.subject | polymer | |
Kulcsszó dc.subject | long short-term memory | |
Kulcsszó dc.subject | deep learning | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | information systems | |
Cím dc.title | Comparative analysis of machine learning and numerical modeling for combined heat transfer in polymethylmethacrylate | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T13:25:37Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.3390/polym14101996 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Anyagtudományok és technológiák | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32823604 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Polymers | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 14 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 10 | |
Terjedelem dc.format.page | 1-16 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000802472500001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85130617715 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | POLYMERS-BASEL | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |