Exploring Thermodynamic Process in Hybrid Nanofluid Flow through Porous Materials Using Multi-Objective Support Vector Machine

Abstract

Термодинамічні процеси в розташуванні гібридної нанотекучої рідини через пористі матеріали. Ймовірно, це виглядає так, як нанорідини поводяться та взаємодіють у пористих структурах, споживаючи термодинаміку. Динаміка рідини та теплопередача, а також, можливо, вдосконалення системи для окремих застосувань. Метою цього дослідження є з’ясування поведінки та взаємодії нанофлюїдів у пористих структурах шляхом вивчення термодинамічних процесів потоку гібридних нанофлюїдів через пористі матеріали. У цій статті ми запропонували методи багатоцільової опорної векторної машини (MSVM) для термодинамічних процесів у нанорідині через пористі матеріали. Прогнози техніки були ретельно вивчені та перевірені на основі обчислювальних даних. Потім було оцінено напругу зсуву в циліндрі, число Нуссельта і Бежана, а також поведінку теплового поля за допомогою перевіреного методу прогнозування. Наш метод забезпечує величезне підвищення ефективності, скорочуючи час обробки більш ніж на 92%. Ми ефективно представляємо кореляції в числовому порядку точності, коли стикаємося зі зростаючим набором змінних. Це підкреслює спосіб корисної та потужної створеної прогностичної техніки. Варто відзначити, що це сильна альтернатива, яка перевершує класичні статистичні методи в області обладнання для проектування обробки. Зрештою, запропонований нами метод є унікальним і корисним способом вирішення складних обставин компонування.

Thermodynamic processes in the location of hybrid Nano fluid flow through porous materials. It probably appears the way Nano fluids behave and interact in porous structures while consuming thermodynamics. The fluid dynamics and heat transfer, as well as possibly improving the system for particular applications. The purpose of this research is to clarify the behavior and interactions of nanofluidsin porous structures by examining the thermodynamic processes of hybrid nanofluid flow through porous materials. In this paper, we proposed multi-objective support vector machine (MSVM) techniques for thermodynamic processes in Nano fluid through porous materials. The technique's predictions were thoroughly examined and verified against the computational data. Then, shear stress across the cylinder, nusselt and bejan number, and thermal field behaviors were estimated using the validated prediction method. Our method delivers a huge efficiency improvement by reducing processing time over 92 %. We effectively present correlations in numerical order of accuracy when faced with a growing set of variables. This emphasizes the way of useful and powerful created predictive technique. It is noteworthy that it is a strong alternative that outperforms classical statistical techniques in the field of equipment for processing design. In the final analysis, our proposed method is a unique and useful way to handle challenging layout circumstances.