Direct to Dean

Advanced Convection Heat and Mass Transfer

การพาความร้อนและการถ่ายเทมวลขั้นสูง

4(4-0-12)

วิชาบังคับก่อน : ไม่มี

หลักการพื้นฐานของการพาความร้อนและการถ่ายเทมวล; การไหลในชั้นชิดผิวแบบราบเรียบ; การไหลในท่อแบบราบเรียบ; การพาความร้อนแบบธรรมชาติ; การไหลในชั้นชิดผิวแบบปั่นป่วน; การไหลในท่อแบบปั่นป่วน; การพาความร้อนที่มีการเปลี่ยนสถานะ; การถ่ายเทมวล; เทคนิคเชิงคำนวณสำหรับการวิเคราะห์การพาความร้อนและการถ่ายเทมวล; หัวข้อที่เกิดขึ้นใหม่และกรณีศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการพาความร้อนและการถ่ายเทมวล

เค้าโครงรายวิชา

  1. การหาค่าเหมาะสมสุดแบบหลายวัตถุประสงค์ (4 ชม.)
  2. การใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการหาค่าเหมาะสมสุดแบบหลายวัตถุประสงค์ (4 ชม.) การวัดปริมาณความไม่แน่นอน (4 ชม.)
  3. การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ (4 ชม.)
  4. การออกแบบที่แข็งแกร่ง (4 ชม.)
  5. การหาค่าเหมาะสมสุดในการออกแบบฐานความน่าเชื่อถือ (4 ชม.)
  6. การวัดปริมาณความไม่แน่นอน (4 ชม.)
  7. การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ (4 ชม.)
  8. การออกแบบที่แข็งแกร่ง (8 ชม.)
  9. การหาค่าเหมาะสมสุดในการออกแบบฐานความน่าเชื่อถือ (8 ชม.)

ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้

  1. นักศึกษาสามารถอธิบายหลักการพื้นฐานและกระบวนการของการพาความร้อนและการถ่ายเทมวลในรูปแบบการไหลต่าง ๆ ได้
  2. นักศึกษาสามารถใช้เทคนิคเชิงคำนวณเพื่อวิเคราะห์และแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการพาความร้อนและการถ่ายเทมวลได้
  3. นักศึกษาสามารถประยุกต์ใช้ความรู้ขั้นสูงด้านการพาความร้อนและการถ่ายเทมวลเพื่อแก้ปัญหาทางวิศวกรรมที่ซับซ้อนและความท้าทายในงานวิจัยได้

 

Advanced Convection Heat and Mass Transfer

Prerequisite : None

Fundamental principles of convection heat and mass transfer; laminar boundary layer flow; laminar duct flow; natural convection; turbulent boundary layer flow; turbulent duct flow; convection with change of phase; mass transfer; computational techniques for heat and mass transfer analysis; emerging topics and case studies in convection heat and mass transfer.

Course Outline

  1. Multi-objective optimization. (4 hr.)
  2. Application of machine learning for multi-objective optimization. (4 hr.)
  3. Uncertainty quantification. (4 hr.)
  4. Reliability analysis. (4 hr.)
  5. Robust design optimization. (4 hr.)
  6. Reliability based design optimization. (4 hr.)
  7. Uncertainty quantification. (4 hr.)
  8. Reliability analysis. (4 hr.)
  9. Robust design optimization. (8 hr.)
  10. Reliability based design optimization. (8 hr.)

Learning Outcomes

  1. Students can explain the fundamental principles and processes of convection heat and mass transfer in various flow regimes.
  2. Students can utilize computational techniques to analyze and solve convection heat and mass transfer problems.
  3. Students can apply advanced knowledge of convection heat and mass transfer to address complex engineering and research challenges.