Heat transfer methods aim to maximize heat transmission and minimize pressure loss. Published efforts have focused on active and passive heat transport techniques. Curved tubes, such those in helical coil heat exchangers, improve heat transmission without active intervention. Experimental and computational studies of helical coils under forced convection have been done. This work examined the heat transmission and pressure drop of forced convection helical coil tubes using experimental and CFD methods. CATIA V5 builds, ICEM 14.5 meshes, and ANSYS 14.5 solves a three-dimensional model. A k-turbulent flow model and algorithm simulate fluid flow and heat transfer to properly predict heat transfer characteristics. Experiments and computer simulations determined the temperature and pressure loss at a particular flow rate and input temperature. The model is validated by comparing numerical simulation temperature differences to experimental data. A boundary condition that maintains a constant temperature in numerical analysis may provide incorrect results. This makes the boundary condition a connected system. To calculate temperature, a K-turbulence model (RNG) solver is used with curvature correction and swirl dominated flow. The project includes turning a 12-mm straight tube into a 120-mm helical coil with a 25-mm pitch. To simulate forced convection, this coil is placed in a duct. Experiment is done at 353 K and 343 K with 1.23, 1.66, and 2.1 l/min flow rates. The CFD simulation used the same design and flow conditions. One end of the duct has a fan that blows air over the coil and lets hot water run through it. With a constant wall temperature as the boundary condition, the conjugate heat transfer between the water and air in the coil and fan is examined in a cross flow pattern. Different flow rates were used to validate temperature difference data. The experimental and CFD values varied by 7% or less due to measurement errors in system temperature and heat losses.

Over the past two decades, extensive research has elucidated the significant contributions of various nanomaterial such as metals, metal oxides, carbon nanotubes (single, double, and multi-wall), nanowires, and graphene in improving the tribological and thermal properties of AC & R systems used in both industrial and domestic settings. A recent research paper has specifically focused on the performance enhancement of AAC through the use of Nano-oxides, namely CuO, ZnO, and TiO2, employing mathematical modeling. This study investigates how dispersed Nano-oxides of CuO, ZnO, and TiO2, when added to a base of POE lubricant and HFC-R134a refrigerant, influence the performance of automobile air conditioning systems. The primary focus is on viscosity, heat transfer rate, and thermal conductivity of the working medium. The experimental results are compared with tested data, and further analysis is conducted using TK Solver 6.0 and Origin Lab software. The findings demonstrate that the incorporation of these Nano-oxides has a positive impact on thermal-physical properties (k-Thermal conductivity, ρ-viscosity, ρ-density and Cp-specific-heat) and heat transfer characteristics compared to systems without Nano-materials. Furthermore, there is a notable increase in Coefficient of Performance (COP) ranging from 23–29% with varying volume concentrations of Nano-oxides (0.5% to 2.5%) under atmospheric temperature conditions. Consequently, the combination of copper oxide, Zinc Oxide, and Titania nanoparticles with HFC-R134a as well as R1234ze (E) proves to be an effective approach for optimizing refrigerant properties and improving the performance of automobile air conditioning systems. Thus, Nano-oxides dispersion offer a promising solution for enhancing energy efficiency and reducing the reliance on conventional energy sources in thermal systems.

Medical image analysis requires liver segmentation for liver disease detection and treatment. Deep learning approaches, particularly liver segmentation, have demonstrated astounding effectiveness in a variety of medical imaging applications. Using the U-Net architecture, a well-liked and successful deep learning model for semantic segmentation, a liver segmentation approach is suggested in this study. This approach uses 3D abdominal CT images with liver regions identified. The U-Net model collects local and global contextual data via skip links and an encoder-decoder network. Supervised learning and data augmentation are used to develop the network's generalization ability. Intensity normalization, voxel resampling, and image cropping were used to enhance liver segmentation by improving input data quality and consistency. Post-processing approaches like linked component analysis and morphology improved segmentation results and eliminated false positives. A separate test dataset and conventional assessment criteria as DSC, sensitivity, and specificity were employed to evaluate our liver segmentation approach. A Dice score of 0.9287 indicates a 92.87% overlap between the sets. This is a good result since the segmentation or comparison approach identified and aligned the matching regions in the sets. Train dice loss, train metric dice, test dice loss, test metric dice and mean dice are found to be 0.0223, 0.9733, 0.289, 0.782, and 0.9287 respectively. Lab results reveal that the current liver segmentation approach is accurate and resilient. Comparing present strategy to other cutting-edge liver segmentation methods shows its competitiveness. In conclusion, this study proposes a liver segmentation method based on the U-Net architecture that successfully tackles the difficulties in precisely distinguishing the liver from abdominal CT scans. The suggested method has produced encouraging results, demonstrating its potential for clinical uses in the diagnosis of liver disease, surgical planning, and therapy monitoring.

Abstract Superalloys, particularly nickel alloys such as Inconel 625, are increasingly used in biomedical engineering for manufacturing critical components such as implants and surgical instruments due to their exceptional mechanical properties and corrosion resistance. However, traditional machining methods often struggle with these materials due to their high strength and thermal conductivity. This study investigates the application of Wire Electrical Discharge Machining (WEDM) as an advanced method for processing Inconel 625 in biomedical contexts. The authors develop an Adaptive Neuro‐Fuzzy Inference System for forecasting WEDM parameters using grey‐based data. The model's variable inputs are analysed through analysis of variance (ANOVA) and Taguchi design, aiming to optimise process performance attributes relevant to biomedical applications. Comparative studies between predicted and experimental data demonstrate a high degree of accuracy, indicating that the proposed model effectively enhances the machining process. The results suggest that this intelligent system supports decision‐making in the production of high‐quality biomedical devices and components.