The objective of present work is to predict the thermal performance of wire screen porous bed solar air heater using artificial neural network (ANN) technique. This paper also describes the experimental
study of porous bed solar air heaters (SAH). Analysis has been performed
for two types of porous bed solar air heaters: unidirectional flow and cross
flow. The actual experimental data for thermal efficiency of these solar
air heaters have been used for developing ANN model and trained with
Levenberg-Marquardt (LM) learning algorithm. For an optimal topology
the number of neurons in hidden layer is found thirteen (LM-13).The actual
experimental values of thermal efficiency of porous bed solar air heaters
have been compared with the ANN predicted values. The value of coefficient of determination of proposed network is found as 0.9994 and 0.9964 for
unidirectional flow and cross flow types of collector respectively at LM-13.
For unidirectional flow SAH, the values of root mean square error, mean
absolute error and mean relative percentage error are found to be 0.16359,
0.104235 and 0.24676 respectively, whereas, for cross flow SAH, these values are 0.27693, 0.03428, and 0.36213 respectively. It is concluded that the
ANN can be used as an appropriate method for the prediction of thermal
performance of porous bed solar air heaters.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00