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Machine Learning for heat radiation modeling of bi-and polydisperse particle systems including walls

Particuology 2023年第3期74卷 119-140页

作者： Josef Tausendschön Gero Stöckl Stefan Radl Institute of Process and Particle Engineering Graz University of TechnologyInffeldgasse 13/III8010GrazAustria

We investigated the ability of four popular Machine Learning methods i.e.,Deep Neural Networks(DNNs),Random Forest-based regressors(RFRs),Extreme Gradient Boosting-based regressors(XGBs),and stacked ensembles of DNNs,to model the radiative heat transfer based on view factors in bi-and polydisperse particle beds including *** training and analyzing the predictive capability of each method,an adjustment of markers used in monodisperse systems,as well as an evaluation of new markers was *** the basis of our dataset that considers a wide range of particle radii ratios,system sizes,particle volume fractions,as well as different particle-species volume fractions,we found that(i)the addition of particle size information allows the transition from monodisperse to bi-and polydisperse beds,and(ii)the addition of particle volume fraction information as the fourth marker leads to very accurate *** terms of the overall performance,DNNs and RFRs should be preferred compared to the other two *** particle-particle view factors,DNN and RFR are on par,while for particle-wall the RFR is *** demonstrate that DNNs and RFRs can be built to meet or even exceed the prediction quality standards achieved in a monodisperse system.

关键词： Discrete element method(DEM) Heat radiation modeling Machine learning View factors wall radiation Polydisperse particles

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