Thai University RankingsRESEARCH RADAR
← กลับฐานข้อมูลงานวิจัย
งานใหม่ที่น่าจับตา

Physics-Guided CFD–ML Framework for Sustainable Classical Wire Coating with Power-Law Fluids

Physics-Guided CFD–ML Framework for Sustainable Classical Wire Coating with Power-Law Fluids

สัญญาณผลกระทบ72/100
01

ข้อมูลจากบทคัดย่อ

ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง

This study presents an integrated Computational Fluid Dynamics (CFD) and machine learning framework for analyzing and optimizing classical wire coating processes involving non-Newtonian power-law fluids. A two-dimensional axisymmetric CFD model was developed in ANSYS Fluent 2024R1 to investigate the effects of the power-law index (n = 0.3–1.0) on flow, pressure, temperature, and density fields under non-isothermal conditions. A Latin Hypercube Sampling-based Design of Experiments was coupled with surrogate modelling and Sobol sensitivity analysis to evaluate process performance and identify optimal operating conditions. The results showed that velocity distributions were highly dependent on fluid rheology, with shear-thinning fluids producing broader plug-like flow regions and more uniform velocity profiles. In contrast, pressure, temperature, and density fields exhibited limited sensitivity to variations in the power-law index. Optimization indicated that low power-law indices, moderate pressure gradients, and low-to-moderate wire speeds maximize coating thickness while minimizing material loss. Ridge Polynomial Regression achieved excellent predictive accuracy for all response variables (R2 > 0.995). Sensitivity analysis revealed that the initial die gap is the dominant factor governing coating thickness, whereas material loss is influenced by combined effects of die geometry, fluid rheology, and wire speed. The proposed framework provides an efficient tool for process optimization and material conservation in industrial wire coating applications.

02

เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม

ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 72/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย

ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Fluid Dynamics and Thin Films · Rheology and Fluid Dynamics Studies · Composite Material Mechanics

03

บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย

Kriengkrai Nabudda · P. Poungthong · Wirote Ritthong · King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang · Shinawatra University

04

ข้อจำกัดของข้อมูล

หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง