R1234YF VE R134A soğutucu akışkanları kullanan bir otomobil klimasının performansının çeşitli esnek hesaplama yöntemleri ile tahmini
Performance prediction of an automobile air conditioning system with refrigerants R1234YF and R134A using various soft computing methods
- Tez No: 1016922
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT HOŞÖZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ KAPLAN KAPLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, R134a ve düşük küresel ısınma potansiyeline sahip R1234yf soğutucu akışkanlarını kullanan bir otomobil klima sisteminin performansını tahmin edebilen esnek hesaplama modelleri geliştirilmiş ve bu modellerin doğrulukları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Bu amaçla, daha önce laboratuvar ortamında kurulmuş olan deneysel bir otomobil klima sistemi üzerinde giriş hava akımı sıcaklığı ve bağıl nem değerleri değiştirilerek farklı kompresör devirlerinde gerçekleştirilen sürekli rejim deney sonuçlarından yararlanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan deneysel veriler, daha önce elde edilmiş olan R134a için 40 adet, R1234yf için ise 58 adet veri setinden oluşmaktadır. Bu deneysel veriler kullanılarak, deneysel otomobil iklimlendirme sisteminin yapay sinir ağları (ANN), destek vektör regresyonu (SVR), Gauss süreç regresyonu (GPR) ve fizik bilgili sinir ağları (PINN) modelleri oluşturulmuştur. Modellerde giriş parametreleri olarak sistemin çalışma koşullarını temsil eden değişkenler, çıkış parametreleri olarak ise soğutma kapasitesi, kompresör gücü ve soğutma tesir katsayısı dâhil olmak üzere toplam sekiz adet performans parametresi kullanılmıştır. Veri setlerinin %70'i eğitim, %30'u test amacıyla ayrılmıştır. Geliştirilen modellerin performansları korelasyon katsayısı (r), mutlak varyans kesri (R²) ve ortalama bağıl hata (MRE) ölçütleri ile değerlendirilmiştir. Her iki soğutucu akışkan için tüm yöntemlerde r değerlerinin 0,95'in üzerinde, R² değerlerinin ise 0,993–0,9999 aralığında olduğu belirlenmiştir. Ortalama bağıl hata değerlerinin genel olarak %1–%6 aralığında kaldığı görülmüştür. Sonuçlar, tüm esnek hesaplama yöntemlerinin otomobil klima sisteminin performansını yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini göstermektedir. Bununla birlikte, GPR ve PINN yöntemlerinin sınırlı ve belirsizlik içeren veri setlerinde daha doğru tahminler ürettiği gözlemlenmiştir. Özellikle PINN yaklaşımı, fiziksel denklemleri öğrenme sürecine dâhil etmesi sayesinde sınırlı veri koşullarında fiziksel tutarlılığı yüksek tahminler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, soft computing models capable of predicting the performance of an automotive air-conditioning system using R134a and the low global warming potential refrigerant R1234yf were developed, and their accuracies were comparatively evaluated. Steady-state experimental data obtained from a previously established laboratory-scale automotive air-conditioning system were used. The experiments were carried out at different compressor speeds by varying the inlet air temperature and relative humidity. The experimental dataset consisted of 40 data points for R134a and 58 data points for R1234yf. Artificial neural network (ANN), support vector regression (SVR), Gaussian process regression (GPR), and physics-informed neural network (PINN) models were developed based on the experimental data. The input parameters represented the operating conditions of the system, while the outputs consisted of a total of eight performance parameters, including cooling capacity, compressor power, and coefficient of performance (COP). The datasets were divided into training and testing sets with ratios of 70% and 30%, respectively. Model performances were evaluated using the correlation coefficient (r), coefficient of determination (R²), and mean relative error (MRE). For both refrigerants, r values above 0.95 and R² values between 0.993 and 0.9999 were obtained for all models, while MRE values generally ranged between 1% and 6%. The results show that all soft computing methods can accurately predict the performance of the automotive air-conditioning system. In addition, GPR and PINN methods provided more accurate predictions under limited and uncertainty-containing datasets. In particular, the PINN approach yielded physically consistent predictions under limited data conditions by incorporating governing physical equations into the learning process.
Benzer Tezler
- R134A ve R1234YF kullanan taşıt klimasının performansının ampirik olarak belirlenmesi ve kondenser ısı transferinin modellenmesi
Determining the performance parameters of an air conditioning system using R134A and R1234YF empirically and modelling condenser heat transfer
MÜMİN CELİL ARAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiOtomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT HOŞÖZ
- R134a ve R1234yf soğutucu akışkanlı bir otomobil iklimlendirme sisteminde iç ısı değiştirici kullanımının sistem performansına etkilerinin deneysel analizi
Experimental analysis of the effects of using internal heat exchanger on the performance of an automobile air conditioning system with refrigerants R134a and R1234yf
UMUT GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiOtomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT HOŞÖZ
- R134a kullanılan otomobil klima sisteminde r1234yf'nin, sıvı hattına eklenen bir ısı değiştiricisi ile deneysel olarak incelenmesi
Experimental investigation of r1234yf with liquid line heat exchanger in automobile air-conditioning system used r134a
AHMET AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Makine MühendisliğiYalova ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET DİREK
- Otomobil klima sisteminde R134a yerine R1234yf kullanımının teorik ve deneysel incelenmesi
Theoretical and experimental investigation of using R1234yf instead of R134a in an automobile air conditioning system
ALPASLAN ALKAN
- Farklı soğutucu akışkanlar ve kaynak sıcaklıkları kullanılarak organik rankine çevriminin performansının incelenmesi
Investigation of the performance of the cycle of the organic rankine by using different cooling fluids and welding temperatures
MERVE GÖLTAŞ