納米流體粘度的實(shí)驗(yàn)測(cè)量及預(yù)測(cè)建模研究進(jìn)展
[Abstract]:Because of its good heat transfer performance, nanofluid is considered to be a promising heat transfer enhancement working fluid in the future, and its viscosity characteristics are the key to the study of nanofluid. In this paper, the experimental data of viscosity of four kinds of water-based nanofluids are statistically analyzed, and the effects of volume fraction of nanoparticles, temperature and size of nanoparticles on the viscosity of nanofluids are quantitatively evaluated. On this basis, the limitations of different theoretical models of nanofluid viscosity are classified and discussed, and the application of artificial neural network in the prediction and modeling of nanofluid viscosity is reviewed. The results show that the volume fraction and temperature of nanoparticles are the important factors affecting the viscosity of nanofluids, but the characteristics of the effects of nanoparticles size on the viscosity of nanofluids have not yet been completely determined. In addition, due to the small size characteristics of nanoparticles, nanofluid preparation technology, testing technology and many other factors, the theoretical modeling of nanofluid viscosity and artificial neural network prediction are still in their infancy. How to effectively realize the modeling and prediction of nanofluid viscosity will become one of the important directions in the future development of nanofluid.
【作者單位】: 中國(guó)人民解放軍海軍駐哈爾濱703所軍事代表室;哈爾濱工程大學(xué)動(dòng)力與能源工程學(xué)院;
【基金】:中央高�;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(HEUCF160307)
【分類(lèi)號(hào)】:TB302
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2484505
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