الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 128 |  |  |
| | | from | 128 | | |
Abstract
تم دراسة تأثير التدفق النبضي على خصائص نقل الحرارة وانخفاض الضغط في األانابيب الملفوفة
( تجريبيا ومرسلي (Wo (من 30 الى 48 ً المخروطية )CCTs . أجريت تجارب لتدفق نابض في جميع أنحاء نطاق رقم ، والذي يتوافق مع تردد نابض من 4 هرتز إلى 10 هرتز ، ورقم دين )De )من 148,1 إلى 983,2 ، والتواء الملف )λ )من 02.0 إلى 052.0 .أوضحت النتائج أن التدفق النبضي يعطي قيم رقم نسلت )Nu )أكبر من التدفق الثابت. يتم
تحقيق ارتفاع في خصائص نقل الحرارة من خالل تقليل كل من تردد النبض والتواء الملف. عزز التدفق النابض عند 4
هرتز انتقال الحرارة بأكثر من جميع الترددات التي تم فحصها. يزيد رقم نسلت مع زيادة رقم دين ، على الرغم من أن معامل االاحتكاك ينخفض غالبًا مع زيادة رقم دين. عندما يتم تقليل التواء الملف من 052.0 إلى 02.0 مع الحفاظ على نفس رقم دين و رقم ومرسلى ، فإن رقم نسلت ومعامل االحتكاك يزدادا بنسبة 23 ٪و 30 ٪على التوالي. تم تقديم معادلتى
ربط لكال من رقم نسلت ومعامل االاحتكاك ، مع مراعاة التواء الملف والتردد الخاص بالتدفق.
عالوة على ذلك ، تم تقديم نموذج جديد لشبكة عصبية اصطناعية )ANN )للتنبؤ بعامل االاحتكاك ورقم نسلت للتدفق
النبضى في األنابيب الملفوفة بشكل مخروطي. تم استخدام شبكة التغذية األمامية العصبية )FFNN )حيث تمت مقارنة
جميع النتائج المتوقعة بالبيانات التجريبية الفعلية. كشففففت المقارنة أنك يمكن اسفففتخدام شفففبكة التغذية األامامية العصفففبية
للتنبؤ برقم نسلت ومعامل االاحتكاك. تم استخدام الجذر التربيعى لمتوسط مربعات الخطأ (RMSE (للتنبؤ بدقة الشبكك.
أظهرت شبكة التغذية األمامية العصبية دقة كبيره للتنبؤ برقم نسلت ومعامل االاحتكاك حيث أن القيم التي تنبأ بها الشبكة
المستخدمك لكل نقطة قريبة جدا من القيم التجريبية وهو ما يبرهن أن هناك درجة عالية من االاتفاق بين النتائج التجريبية
والنتائج المتنبأ بها.