量纲的

jeffrey混合纳米流体的人工神经网络分析与陀螺仪微生物优化太阳热收集器效率

本文研究了由于Jeffrey杂交纳米流体流动而导致的太阳能储能，该流通过多孔介质用于抛物线槽太阳能收集器。在悬浮水基传热液中，还遇到了石墨烯和银纳米颗粒的热疗法和布朗运动的机制。旋转的微生物具有在纳米流体混合物中向上移动的能力，从而增强了纳米颗粒的稳定性和悬浮液中的流体混合。管理方程式的数学建模使用质量，动量，能量，浓度和微生物浓度的保护原理。非相似变量被引入尺寸管理方程式，以获取非量纲的普通微分方程。实施现金和鲤鱼方法来求解非二维方程。还使用Levenberg Marquardt算法为非维度的方程开发了人工神经网络。对应于影响纳米流体流和传热的不同参数的数值发现。观察到热曲线会随着达西和福切氏症参数的升级而增强。和Nusselt数字随着Deborah数字和延迟时间参数的升级而增强。熵生成可以随着Deborah数字和延迟时间参数的增强而降低。太阳能是最好的可再生能源。它可以满足行业和工程应用增长的能源需求。