1. Start
  • Artikel / Aufsatz
  • Prediction of flow characteristics in the bubble column reactor by the…

Prediction of flow characteristics in the bubble column reactor by the artificial pheromone-based communication of biological ants

A novel combination of the ant colony optimization algorithm (ACO)and computational fluid dynamics (CFD) data is proposed for modeling the multiphase chemical reactors. The proposed intelligent model presents a probabilistic computational strategy for predicting various levels of three-dimensional bubble column reactor (BCR) flow. The results prove an enhanced communication between ant colony prediction and CFD data in different sections of the BCR.

Vorschau

Einordnung

Erschienen in:
Engineering applications of computational fluid mechanics
Bd. 14, 2020, H. 1 (03.02.2020), S. 367-378
Band:
14, 2020
Heft:
1
Datum der Veröffentlichung:
03.02.2020
URN:
urn:nbn:de:gbv:wim2-20200227-41013
DOI:
10.1080/19942060.2020.1715842
Sonstiger Identifikator (oai):
oai:opus4.weimar:4101
Sprache:
Englisch
Ressourcentyp:
Text
Verlag:
Taylor & Francis
Schlagwörter:
Maschinelles LernenGND; Machine learning; Bubble column reactor; ant colony optimization algorithm (ACO); flow pattern; computational fluid dynamics (CFD); big data; OA-Publikationsfonds2020
DDC-Sachgruppe der DNB:
500 Naturwissenschaften
Link URL:
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/19942060.2020.1715842
Einrichtung:
Bauhaus-Universität Weimar, Fakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaften (vormals Bauingenieurwesen), Institut für Strukturmechanik (ISM)
Anmerkung:
Gefördert durch das Programm Open Access Publizieren der DFG und den Publikationsfonds der Bauhaus-Universität Weimar.

Zitieren

Zitierform:
Zitierform konnte nicht geladen werden.

Rechte

Rechteinhaber: Shamshirband, Shahaboddin

Nutzung und Vervielfältigung: