Prediction of Thermal Conductivity and Viscosity of Ionic Liquid-Based Nanofluids Using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System

纳米流体 自适应神经模糊推理系统 热导率 粘度 材料科学 离子液体 热力学 纳米颗粒 计算机科学 模糊逻辑 化学 纳米技术 模糊控制系统 复合材料 物理 人工智能 有机化学 催化作用
作者
Maryam Sadi
出处
期刊:Heat Transfer Engineering [Taylor & Francis]
卷期号:38 (18): 1561-1572 被引量:16
标识
DOI:10.1080/01457632.2016.1262720
摘要

Nowadays, ionic liquid-based nanofluids are introduced as a new class of heat transfer fluids, which exhibit superior thermal properties compared to their base ionic liquids. Potential applications of these nanofluids make it necessary to know their thermophysical properties such as thermal conductivity and viscosity. Therefore, adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) has been successfully developed to predict thermal conductivity and viscosity of ionic liquid-based nanofluids. The developed models have investigated the influence of temperature, nanoparticle concentration, and ionic liquid molecular weight on the thermophysical properties of nanofluids. After developing ANFIS structure, the capability and accuracy of the developed neuro fuzzy models have been evaluated by comparison of model predictions with experimental data extracted from the literature and calculation of statistical parameters such as coefficient of determination (R2) and average relative deviation (ARD). The ARD of ANFIS model in prediction of thermal conductivity of nanofluids is 0.72%, with a high R2 of 0.9959. The values of ARD and R2 for estimation of nanofluids viscosity are 5.1% and 0.9934, respectively, which indicates a satisfactory degree of accuracy for the proposed models.
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