ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
Shape optimization of multiple cross-sections pin fin heat sinks using Surrogate
modeling |
วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
29 กรกฎาคม 2562 |
การประชุม |
ชื่อการประชุม |
The 11th International Conference on Science, Technology and Innovation for Sustainable Well-Being (STISWB XI) |
หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
Faculty of Engineering, Rajamangala University of Technology Isan Khon Kaen Campus and Universiti Teknologi Malaysia |
สถานที่จัดประชุม |
Universiti Teknologi Malaysia: UTM Malaysia - Singapore |
จังหวัด/รัฐ |
Johor Bahru, Malaysia |
ช่วงวันที่จัดประชุม |
29 กรกฎาคม 2562 |
ถึง |
1 สิงหาคม 2562 |
Proceeding Paper |
Volume (ปีที่) |
- |
Issue (เล่มที่) |
- |
หน้าที่พิมพ์ |
880-898 |
Editors/edition/publisher |
|
บทคัดย่อ |
This paper presents the comparative performance of several surrogate-assisted
multiobjective Evolutionary algorithms (MOEAs) for geometrical design of multiple crosssections pin fin heat sinks (MCSPFHS). The surrogate-assisted MOEAs are achieved by
integrating multiobjective population-based Incremental learning PBIL with a quadratic response
surface model (QRS), a radial-basis Function RBF interpolation technique, and a Kriging (KRG)
or Gaussian process model. The mixed integer/continuous multiobjective design problem of
PFHS with the objectives to minimize junction temperature and fan pumping power
simultaneously is posed. The optimum results obtained from using the original multiobjective
PBIL and the three versions of hybrid PBIL are compared. It is shown that the hybrid PBIL
using KRG is the best performer. The hybrid PBILs require significantly less number of function
evaluations to surpass the original PBIL. |
ผู้เขียน |
|
การประเมินบทความ (Peer Review) |
มีผู้ประเมินอิสระ |
มีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
เป็น |
ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
แนบไฟล์ |
|
Citation |
0
|
|