【論文情報】

題目：Deriving local Nusselt number correlations for heat transfer of nanofluids by genetic programming

著者：Alexander Guzman-Urbina, 福嶋一期, 大野肇, 福島康裕

【概要】

ナノ流体を熱媒として活用することで、熱交換システムのエネルギー効率向上が期待されています。本研究では、機械学習の一つである遺伝的プログラミングを用いて水平円形管内のナノ流体の局所ヌセルト数を推定する方程式を導出しました。ヌセルト数は、流体内の熱伝達の効果を示す指標であり、熱伝達の解析や設計において重要なパラメータとして利用されます。結果として、ナノ粒子が流れの慣性力と熱拡散率に影響を与えることがわかりました。この機械学習アプローチは、物質や熱伝達機構に対する理解を深める上で有用であることが示唆されました。

遺伝的プログラミングによる推算式の生成と評価結果（論文より引用）