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En este estudio, se desarrolla un nuevo modelo de clculo utilizando la fuerza de las redes neuronales feedforward con la tcnica de retropropagacin basada en el mtodo de LevenbergMarquardt- (NN-BLMM-). Se utiliza para encontrar una solucin para el sistema no lineal obtenido a partir de las ecuaciones de gobierno de FalknerSkan con transferencia de calor (FSE-HT). Adems, las ecuaciones diferenciales parciales (EDP) para el flujo exprimido no permanente de transferencia de calor y masa del fluido viscoso se convierten en ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) con la ayuda de la transformacin de similitud. Se genera un conjunto de datos para el modelo propuesto basado en NN-BLMM en diferentes escenarios mediante una variacin de varios parmetros de incrustacin, el nmero de Deborah () y el nmero de Prandtl (Pr). El entrenamiento (TR), la prueba (TS) y la validacin (VD) del modelo NN-BLMM se evalan en los escenarios generados para comparar los resultados obtenidos con los de referencia. Para el anlisis de convergencia del sistema fludico, se utilizan una serie de mtricas como el error cuadrtico medio (MSE), el histograma de errores (EH) y los grficos de regresin (RG) para medir la eficacia y el rendimiento del modelo de infraestructura NN-BLMM. Los experimentos mostraron que las comparaciones entre los resultados del modelo propuesto y los resultados de referencia coinciden en trminos de convergencia hasta E-05 a E-10. Esto demuestra la validez del modelo NN-BLMM. Esto demuestra la validez del modelo NN-BLMM. Adems, los resultados demostraron que se produce un aumento del perfil de velocidad y una disminucin del espesor de la capa lmite trmica al aumentar el nmero de Deborah. Asimismo, el espesor de la capa lmite trmica disminuye al aumentar el nmero de Prandtl.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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