Magneto-radiative modelling and artificial neural network optimization of biofluid flow in a stenosed arterial domain
Created by
Haebom
저자
S P Shivakumar, Gunisetty Ramasekhar, P Nimmy, Sujesh Areekara, L Thanuja, T V Smitha, S Devanathan, Ganesh R Naik, K V Nagaraja
개요
본 논문은 심혈관 질환의 증가하는 복잡성과 기존 치료법의 한계를 고려하여 표적 지향적이고 효과적이며 조절된 치료를 보장하는 새로운 약물 전달 시스템의 개발 필요성을 강조합니다. Casson-Maxwell 나노유체가 협착된 동맥 영역을 통과하는 흐름을 연구하여 마찰계수와 열전달률을 분석하였습니다. Casson-Maxwell 유체는 Casson 유체보다 속도 프로파일이 낮아 효율적인 약물 전달을 위한 체류 시간이 증가함을 보여줍니다. 열전달률은 구리와 알루미늄 산화물 나노입자의 부피 분율이 높을수록 증가하고, 은 나노입자의 부피 분율이 높을수록 감소합니다. 마찰계수는 Maxwell 매개변수가 1 증가할 때 219% 감소하고, Casson 매개변수가 1 증가할 때 66.1% 증가합니다. Levenberg-Marquardt 역전파 훈련 기법을 사용하여 자기 방사, 선형 열원 및 Casson-Maxwell 매개변수와 삼금속 나노입자 부피 분율의 영향 하에 열 흐름률을 예측(전체 R 값 0.99457)하였습니다. 또한 항력 계수는 Maxwell 매개변수 변화에 가장 민감하게 반응함을 확인했습니다. 본 연구는 지속 가능한 의료 기술의 활용을 장려하여 UN 지속가능발전목표 3, 9, 4, 17에 기여합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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Casson-Maxwell 나노유체를 이용한 약물 전달 시스템의 효율성을 제시.
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나노입자 종류와 부피 분율에 따른 열전달률 및 마찰계수 변화를 정량적으로 분석.
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Levenberg-Marquardt 역전파 훈련 기법을 이용한 열 흐름률 예측 모델 제시 (높은 R값).
