AbstractIn this paper, a new formul

Abstract
In this paper, a new formulation, based on artificial neural network (ANN) model, is presented for
the analysis of ammonia–water absorption refrigeration systems (AWRS). Performance analysis of
the AWRS is very complex because of analytic functions used for calculating the properties of fluid
couples and simulation programs. Therefore, it is extremely difficult to perform analysis of this
system. It is well known that the generator temperature, evaporator temperature, condenser
temperature, absorber temperature, poor and rich solution concentration affect the AWRS’s
coefficient of performance (COP) and circulation ratio (f). In this study, COP and f are estimated
depending on the above temperatures and concentration values. Using the weights obtained from the
trained network a new formulation is presented for the calculation of the COP and f; the use of ANN
is proliferating with high speed in simulation. The R2-values obtained when unknown data were used
to the networks was 0.9996 and 0.9873 for the circulation ratio and COP, respectively which is very
satisfactory. The use of this new formulation, which can be employed with any programming
language or spreadsheet program for the estimation of the circulation ratio and COP of AWRS, as
described in this paper, may make the use of dedicated ANN software unnecessary.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรม
ในกระดาษนี้ นำเสนอกำหนดใหม่ แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (แอน) สำหรับ
วิเคราะห์ระบบทำความเย็นดูดซึมแอมโมเนียน้ำ (AWRS) วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ
AWRS มีความซับซ้อนมากเนื่องจากฟังก์ชันโกดังที่ใช้สำหรับการคำนวณคุณสมบัติของน้ำมัน
คู่รักและโปรแกรมจำลองการ ดังนั้น มันเป็นเรื่องยากมากที่จะทำการวิเคราะห์นี้
ระบบการ มันเป็นที่รู้จักที่อุณหภูมิเครื่องกำเนิดไฟฟ้า อุณหภูมิ evaporator เครื่องควบแน่น
อุณหภูมิ อุณหภูมิวิบาก แก้ปัญหายากจน และรวยความเข้มข้นมีผลต่อการ AWRS ของ
สัมประสิทธิ์ประสิทธิภาพ (ตำรวจ) และอัตราส่วนหมุนเวียน (f) ในการศึกษานี้ ตำรวจและ f ไว้
ขึ้นอยู่กับอุณหภูมิและความเข้มข้นด้านบนค่า ใช้น้ำหนักได้รับจากการ
ฝึกอบรมเครือข่ายนำเสนอกำหนดใหม่สำหรับการคำนวณของตำรวจและ f ใช้ของ ANN
proliferating ด้วยความเร็วสูงในการจำลองการ ค่า R2 ได้เมื่อใช้ข้อมูลที่ไม่รู้จัก
กับเครือข่ายถูก 0.9996 และ 0.9873 สำหรับอัตราส่วนการหมุนเวียนและตำรวจ ตามลำดับซึ่งเป็นมาก
พอ ใช้กำหนดใหม่นี้ ซึ่งสามารถทำงานกับโปรแกรมใด ๆ
ภาษาหรือกระดาษคำนวณโปรแกรมการประเมินอัตราการหมุนเวียนและตำรวจของ AWRS เป็น
อธิบายในเอกสารนี้ อาจทำให้การใช้ซอฟต์แวร์แอนทุ่มเทไม่จำเป็นได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
ในงานวิจัยนี้สูตรใหม่บนพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) รุ่นที่จะนำเสนอสำหรับ
การวิเคราะห์ระบบการดูดซึมน้ำแอมโมเนียทำความเย็น (AWRS) การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของ
AWRS มีความซับซ้อนมากเพราะฟังก์ชั่นการวิเคราะห์ที่ใช้สำหรับการคำนวณคุณสมบัติของของเหลว
คู่และโปรแกรมจำลอง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากมากที่จะดำเนินการวิเคราะห์ของ
ระบบ มันเป็นที่รู้จักกันดีว่าอุณหภูมิกำเนิดอุณหภูมิระเหยคอนเดนเซอร์
อุณหภูมิอุณหภูมิโช้คความเข้มข้นการแก้ปัญหาที่ดีและอุดมไปด้วยส่งผลกระทบต่อ AWRS ของ
ค่าสัมประสิทธิ์ของผลการดำเนินงาน (COP) และอัตราการไหลเวียน (ฉ) ในการศึกษานี้ COP และฉประมาณ
ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับอุณหภูมิสูงกว่าและค่าความเข้มข้น ใช้น้ำหนักที่ได้รับจาก
เครือข่ายการฝึกอบรมสูตรใหม่จะถูกนำเสนอในการคำนวณของ COP และฉ; การใช้งานของแอน
แพรด้วยความเร็วสูงในการจำลอง R2-ค่าที่ได้รับข้อมูลที่ไม่รู้จักเมื่อถูกนำมาใช้
กับเครือข่ายที่ 0.9996 และ 0.9873 สำหรับอัตราการไหลเวียนและ COP ตามลำดับซึ่งเป็นมาก
ที่น่าพอใจ การใช้สูตรใหม่นี้ซึ่งสามารถใช้กับการเขียนโปรแกรมใด ๆ
ภาษาหรือโปรแกรมสเปรดชีตสำหรับการประมาณของอัตราการไหลเวียนและ COP ของ AWRS ที่
อธิบายไว้ในบทความนี้อาจทำให้การใช้ซอฟแวร์โดยเฉพาะแอนที่ไม่จำเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
ในกระดาษนี้ สูตรใหม่ โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) รุ่นที่นำเสนอสำหรับ
การวิเคราะห์แอมโมเนียและการดูดซึมน้ำของระบบทำความเย็น ( awrs ) การวิเคราะห์สมรรถนะของ
awrs มีความซับซ้อนมากเพราะฟังก์ชันวิเคราะห์ใช้สำหรับการคำนวณคุณสมบัติของคู่ของเหลว
และโปรแกรมจำลอง ดังนั้นมันเป็นเรื่องยากมากที่จะดำเนินการวิเคราะห์ของระบบนี้

มันเป็นที่รู้จักกันดีว่าเครื่องกำเนิดไฟฟ้าอุณหภูมิระเหย , คอนเดนเซอร์
อุณหภูมิ , ดูดซับอุณหภูมิ ยากจนและอุดมไปด้วยความเข้มข้นของสารละลายมีผลต่อ awrs ของ
สัมประสิทธิ์สมรรถนะ ( COP ) และอัตราส่วนหมุนเวียน ( F ) ในการศึกษานี้ ตำรวจและ F ประมาณ
ขึ้นอยู่กับอุณหภูมิ สูงกว่าความเข้มข้นและค่าการใช้น้ำหนักที่ได้จาก
เครือข่ายการฝึกอบรมสูตรใหม่ที่นำเสนอสำหรับการคำนวณของตำรวจและ F ; ใช้แอน
เป็น proliferating มีความเร็วสูงในระบบ R2 ได้เมื่อข้อมูลที่ถูกใช้ในเครือข่ายเป็น 0.9996
0.9873 สำหรับการไหลเวียนและอัตราส่วนและตำรวจตามลำดับซึ่งเป็นอย่างดี
น่าพอใจ การใช้สูตรใหม่นี้ซึ่งสามารถใช้กับโปรแกรมใด ๆหรือโปรแกรมสเปรดชีต
ภาษาประมาณหมุนเวียน อัตราส่วนและตำรวจของ awrs เป็น
อธิบายในบทความนี้อาจจะทำให้การใช้โดยเฉพาะแอนซอฟต์แวร์ที่ไม่จำเป็น