研究论文
An interpretable deep learning strategy for effective thermal conductivity prediction of porous materials
Qingfu Huang, Donghui Hong, Bo Niu, Donghui Long, Yayun Zhang
East China University of Science and Technology
来源International Journal of Heat and Mass Transfer
年份2023
内容与影响
摘要 · 节选
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逐年被引趋势
23120
24
2325
26
关键指标
48
被引次数 · OpenAlex
8.33
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 1%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
32
参考文献
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学术脉络
学科主题
工程Enhanced Oil Recovery Techniques
Heat and Mass Transfer in Porous Media · Machine Learning in Materials Science
参考文献 32
Evaluation of extended Maxwell-Garnett theories
被引 267R. Ruppin · Optics Communications · 2000
Berechnung verschiedener physikalischer Konstanten von heterogenen Substanzen. I. Dielektrizitätskonstanten und Leitfähigkeiten der Mischkörper aus isotropen Substanzen
被引 8,494D. A. G. Bruggeman · Annalen der Physik · 1935
Thermal properties of particulate TIMs in squeeze flow
被引 17Reza H. Khiabani, Yogendra Joshi, Cyrus K. Aidun · International Journal of Heat and Mass Transfer · 2010
此处列出前 3 条
施引文献 48
Multi-morphological design of TPMS-based microchannels for thermal performance optimization
被引 30Zi-Peng Chi, Guanhua Yang, Qinghui Wang · Applied Thermal Engineering · 2024
Advanced data-driven interpretable analysis for predicting resistant starch content in rice using NIR spectroscopy
被引 26Qian Zhu, Ya Gao, Bang Yang · Food Chemistry · 2025
A universal structure of neural network for predicting heat, flow and mass transport in various three-dimensional porous media
被引 24Wang Hui, Mou Wang, Ying Yin · International Journal of Heat and Mass Transfer · 2025
按被引量排序，此处列出前 3 条