Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Sensitivity analysis and modeling of thermophysical properties of a hybrid nanofluid by use of different intelligent techniques

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27730%2F25%3A10258191" target="_blank" >RIV/61989100:27730/25:10258191 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123025026684" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123025026684</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ijheatfluidflow.2025.109982" target="_blank" >10.1016/j.ijheatfluidflow.2025.109982</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Sensitivity analysis and modeling of thermophysical properties of a hybrid nanofluid by use of different intelligent techniques

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The thermal conductivity and dynamic viscosity of nanofluids are essential factors in determining heat transfer and fluid flow characteristics. Intelligent methods have demonstrated great effectiveness for the precise estimation and modeling of these properties. The purpose of this study is to model both thermal conductivity and dynamic viscosity of a hybrid nanofluid, TiO2-SiO2/water-ethylene glycol, by application of three intelligent approaches namely Group Method of Data Handling (GMDH), Particle Swarm Optimization-Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (PSO-ANFIS) and Genetic Algorithm-Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (GA-ANFIS). The outcome of the study shows significant precision of the proposed models in estimation of the thermophysical properties. The most accurate models for thermal conductivity and dynamic viscosity are PSO-ANFIS and GMDH, respectively. R2 &amp; and Average Absolute Relative Deviation (AARD) for the thermal conductivity and dynamic viscosity of the nanofluids with the most accurate models are 0.9907 &amp; 0.41% and 0.9889 &amp; 2.45%, respectively. Furthermore, sensitivity analysis is conducted on both properties of the nanofluid by considering temperature, concentration, and mixture ratio of the hybrid nanofluids and it is found that for both properties, temperature has the highest effect and is followed by the concentration.

  • Název v anglickém jazyce

    Sensitivity analysis and modeling of thermophysical properties of a hybrid nanofluid by use of different intelligent techniques

  • Popis výsledku anglicky

    The thermal conductivity and dynamic viscosity of nanofluids are essential factors in determining heat transfer and fluid flow characteristics. Intelligent methods have demonstrated great effectiveness for the precise estimation and modeling of these properties. The purpose of this study is to model both thermal conductivity and dynamic viscosity of a hybrid nanofluid, TiO2-SiO2/water-ethylene glycol, by application of three intelligent approaches namely Group Method of Data Handling (GMDH), Particle Swarm Optimization-Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (PSO-ANFIS) and Genetic Algorithm-Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (GA-ANFIS). The outcome of the study shows significant precision of the proposed models in estimation of the thermophysical properties. The most accurate models for thermal conductivity and dynamic viscosity are PSO-ANFIS and GMDH, respectively. R2 &amp; and Average Absolute Relative Deviation (AARD) for the thermal conductivity and dynamic viscosity of the nanofluids with the most accurate models are 0.9907 &amp; 0.41% and 0.9889 &amp; 2.45%, respectively. Furthermore, sensitivity analysis is conducted on both properties of the nanofluid by considering temperature, concentration, and mixture ratio of the hybrid nanofluids and it is found that for both properties, temperature has the highest effect and is followed by the concentration.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20200 - Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    O - Projekt operacniho programu

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Heat and Fluid Flow

  • ISSN

    0142-727X

  • e-ISSN

    1879-2278

  • Svazek periodika

    116

  • Číslo periodika v rámci svazku

    Volume 27, September 2025

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    nestránkováno

  • Kód UT WoS článku

    001534223000001

  • EID výsledku v databázi Scopus