Contribution À La Modélisation De L'ébullition : Etude Comparative

Résumé: L’objectif de travail de recherche présenté dans le cadre de cette thèse de Doctorat est l’utilisation et l’application de certaines techniques de l’intelligence artificielle (les réseaux de neurones artificielles et les vecteurs à support machine) pour modéliser le phénomène de transfert de chaleur par ébullition. La première partie de ce travail vise à développer un modèle neuronale pour la prédiction du coefficient de transfert de chaleur d'un écoulement en ébullition dans un tube incliné et de déterminer l'effet de l'orientation sur le coefficient de transfert de chaleur (HTC). La deuxième contribution consiste à élaborer un modèle permet de calculer le coefficient de transfert de chaleur d'un écoulement en ébullition en film dans un tube verticale. Dans la troisième contribution, nous avons développé un modèle basé sur les réseaux de neurones artificiels pour la prédiction du coefficient de transfert thermique des écoulements en ébullition des nanofluides à base d'eau dans un tube horizontale. La dernière contribution consiste à appliquer la technique des vecteurs à support machine pour développer deux modèles de prédiction du HTC pour des écoulements en ébullition des nanofluides Al2O3/eau et TiO2/eau dans un tube horizontale. La comparaison des résultats des différents modèles développés avec les données expérimentales et avec les corrélations empiriques de la littérature montre un bon accord.

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