Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Machine learning analysis heat transfer enhancement Matlab Simulink Projects

  • Phdtopic. com
  • 2025-04-15
  • 27
Machine learning analysis heat transfer enhancement Matlab Simulink Projects
  • ok logo

Скачать Machine learning analysis heat transfer enhancement Matlab Simulink Projects бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Machine learning analysis heat transfer enhancement Matlab Simulink Projects или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Machine learning analysis heat transfer enhancement Matlab Simulink Projects бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Machine learning analysis heat transfer enhancement Matlab Simulink Projects

Title:- Machine learning analysis for heat transfer enhancement in nano encapsulated phase change materials within L-shaped enclosure with heated blocks

*************************************************************************************************************************************************************

implementation plan:
====================

Step 1: Initially, we will construct an L-shaped porous enclosure model with a heated block with a magnetic field.

Step 2: Then, we use the artificial compressibility finite-difference approach (AC-FDM) for solving the Navier-stokes equation

Step 3: Next, we generate a dataset with 160 data points values with streamline, isotherm, heat capacity, and average Nusselt plots.

Step 4: Next, we implement machine learning model to identify the optimal fusion temperature based on a dataset

Step 5: Next, we train the data to optimize the effects of fusion temperature variations on physical parameters.

Step 6: Finally, we plot performance for the following metrics:

6.1: Time vs. Heat Transfer Rate (W/m²)
6.2: Time vs. Fusion Temperature (°C)
6.3: Time vs. Liquid Fraction (%)



Software Requirements:
=====================

1. Development Tool: Matlab-R2023a
2. Operating System: Windows-11 (64-bit)


Note:
=====

[1] If the above plan does not satisfy your requirement, please provide the processing details, like the above step-by-step.

[2] Please note that this implementation plan does not include any further steps after it is put into implementation.

[3] Please understand that any modifications made to the confirmed implementation plan will not be made before or after the project development.

[4] If the above plan satisfies your requirement please confirm with us.

-------------------------------------------------------------------------
1. #MachineLearning
2. #HeatTransfer
3. #MATLAB
4. #Simulink
5. #EngineeringProjects
6. #DataAnalysis
7. #ThermalEngineering
8. #AIinEngineering
9. #SimulationModeling
10. #TechInnovation
---------------------------------------------------------------------------
We are pleased to offer our support to Research Scholars in selection from a wide range of topics and ideas for their Research Venture. In the above-mentioned video, we have provided TOP MOST guidance for the selected PhD Topic.
mail us at : [email protected]
visit us at : https://phdtopic.com
call us at : +91 900 344 6899

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]