<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>جهاد دانشگاهی-پژوهشکده توسعه صنایع شیمیایی ایران</PublisherName>
				<JournalTitle>نشریه شیمی و مهندسی شیمی ایران</JournalTitle>
				<Issn>1022-7768</Issn>
				<Volume>40</Volume>
				<Issue>1</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2021</Year>
					<Month>05</Month>
					<Day>22</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Modeling Viscosity of Refrigerant and Lubricant Mixtures Using Artificial Neural Network (ANN)</ArticleTitle>
<VernacularTitle>مدل‌سازی گرانروی مخلوط‌های روان کننده و خنک کننده به کمک شبکه عصبی مصنوعی</VernacularTitle>
			<FirstPage>295</FirstPage>
			<LastPage>307</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">36160</ELocationID>
			
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>حمیده</FirstName>
					<LastName>ذوالفقاری</LastName>
<Affiliation>گروه شیمی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه یاسوج، یاسوج، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>فخری</FirstName>
					<LastName>یوسفی</LastName>
<Affiliation>گروه شیمی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه یاسوج، یاسوج، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>رضوان</FirstName>
					<LastName>کریمی</LastName>
<Affiliation>گروه شیمی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه یاسوج، یاسوج، ایران</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2019</Year>
					<Month>01</Month>
					<Day>14</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>&lt;em&gt;In this research, artificial neural networks(ANNs) have been used to predict the viscosity of lubricant/refrigerant mixtures. Temperature, pressure, molecular weight, the mole fraction of refrigerant, and viscosity of refrigerant are used as input variables and viscosity of refrigerant + lubricant mixtures is used as a target. The total number of experimental data point of viscosity that used in this study is 1053 that is trained, validated, and tested with random70%(837 data points), 15% (158 data points), and 15% (158 data points), respectively. The results of the AAD% for the train, validation and test sets of data are 0.39, 0.48, and 0.49, respectively. Therefore, studied ANN models with 15 neurons in a hidden layer are in good agreement with experimental data.&lt;/em&gt;</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">&lt;em&gt;در این پژوهش از شبکه عصبی مصنوعی (ANNs) برای پیش‌بینی گرانروی  مخلوط روان کننده و خنک ­کننده استفاده شده است. دما، فشار، وزن مولکولی، کسر مولی خنک­ کننده و گرانروی خنک­ کننده به عنوان متغیرهای ورودی و گرانروی مخلوط روان کننده و خنک­ کننده به عنوان خروجی  مورد استفاده قرارگرفت. تعداد کل داده ­های تجربی مورد استفاده در این مطالعه 1053 عدد بود که شبکه عصبی مصنوعی به طورتصادفی با 70% (737 نقطه داده)، 15% (158 نقطه داده) و15% (158 نقطه داده) به ترتیب مورد آموزش ، ارزیابی و آزمون  قرارگرفت. مقدارهای میانگین خطای مطلق برای مجموعه داده‌های آموزش، ارزیابی و آزمون به ترتیب 39&lt;sub&gt;/&lt;/sub&gt;0، 48&lt;sub&gt;/&lt;/sub&gt;0 و 49&lt;sub&gt;/&lt;/sub&gt;0 است. بنابراین مدل  شبکه عصبی مصنوعی مطالعه شده با 15 نرون در لایه میانی هم­خوانی خوبی با  داده‌های تجربی دارد.&lt;/em&gt;</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">گرانروی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">شبکه عصبی مصنوعی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مخلوط‌ روان کننده و خنک‌کننده</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">لایه میانی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://www.nsmsi.ir/article_36160_8bee14e7f73fc44d9db69ff8bccfe36a.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
