Código QR (código de barras bidimensional)

AI-driven and machine learning-based prediction of angled funnel fin geometry and penta-hybrid nanofluid performance in TTHX-LHTESS: a multi-technique approach for enhanced solidification

This study presents a numerical investigation to enhance the solidification performance of latent heat thermal energy storage systems (LHTESS) by integrating a novel Angled Funnel-shaped Fin geometry with hybrid and penta-hybrid nanofluids in a triplex-tube heat exchanger (TTHX). The combined use of...

תיאור מלא

שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
Principais autores: Mehdi Mahboobtosi, Hesam Ehsani, Fateme Nadalinia Chari, Davood Domiri Ganji
פורמט: Artigo
שפה:Inglês
יצא לאור: Elsevier 2026-05-01
סדרה:Energy Conversion and Management: X
נושאים:
גישה מקוונת:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590174526001844
תגים: הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!