Articol de cercetareAdaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) approach for the ireversibility analysis of a domestic refrigerator system using LPG/TiO 2 nanolubricant

Această lucrare prezintă o metodologie de inteligență artificială cu sistem adaptiv de inferență neuro-fuzzy (ANFIS) de predicție a eficienței legii a 2-a și a ireversibilității totale a unui sistem de refrigerare care funcționează cu LPG/TiO2-nano-refrigeranți. În acest scop, au fost utilizate abordări de grupare substractivă și de partiționare a grilei pentru a antrena modelele ANFIS necesare pentru estimarea eficienței legii a 2-a și a ireversibilității totale folosind unele date experimentale. În plus, s-a constatat că predicțiile modelelor ANFIS cu abordarea de grupare substractivă s-au dovedit a fi mai precise decât predicțiile modelelor ANFIS cu abordarea de partiționare a grilei. Predicțiile modelelor ANFIS cu abordarea de grupare substractivă au fost, de asemenea, comparate cu rezultatele experimentale care nu au fost incluse în formarea modelului și cu predicțiile modelelor RNA deja existente din publicațiile anterioare ale autorilor. Comparația varianței, eroarea medie pătratică (RMSE), eroarea medie absolută procentuală (MAPE) a fost de 0,996-0,999, 0,0296-0,1726 W și 0,108-0,176 % valori de variabilitate marginală. Aceste rezultate indică faptul că modelul ANFIS cu abordare de grupare substractivă având raze de grupare de 0,7 și 0,5 poate prezice eficiența legii a 2-a și, respectiv, ireversibilitatea totală, cu o acuratețe mai mare decât modelele RNA publicate anterior de autori.

.