Bir güneş kollektörünün yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modelling of flat plate solar collector using artificial neural network
- Tez No: 155971
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ADNAN SÖZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Teknik Eğitim, Mechanical Engineering, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 150
Özet
Bu çalışmada Ankara'da kurulan bir güneş kollektör sisteminin matematik modellenmesi yapay sinir ağlan (YSA) kullanılarak yapılmıştır. Sistem Gazi Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi bünyesinde laboratuar ortamında tasarlanmış ve kurulmuş olup her yönde hareket edebilmektedir. Farklı yönlere ve açılara göre optimum verim hesaplamaları yapılmış ve YSA yaklaşımı ile modellenmiştir. Yapay sinir ağlan son on yılda bir çok alanda kullanılmış ve çok iyi yaklaşımlar göstermiştir. Bu çalışma ile güneş kollektörlerinin kurulacağı ortamın meteorolojik verilerinin bilinmesiyle verim değerinin ne olacağı önceden tahmin edilebilecektir. Elde edilen matematik verim ifadesi karmaşık verim ifadelerinden daha sade ve kullanışlıdır. Modelin geçerliliğini ispat etmek için hesaplanan R2 değeri oldukça yüksek bir yaklaşımla elde edilmiş ve % 98 değeri bulunmuştur.Anahtar Kelimeler : Güneş kollektörü, Yapay sinir ağlan, Verim
Özet (Çeviri)
In this study, mathematical modelling of a solar collector positioned in Ankara is performed by using Artifical Neural Network (ANN). The system of solar collector is designed in an Labor situated in Gazi University Technical Education Faculty and so placed that the system can be returns to every directions. The calculations of optimum efficiencies are performed with respect to different directons and angles, and this values are modelled in ANN approach. In last decade, ANN have been used in different areas and have shown highly suitable approaches. In this study, the efficiency values are predicted at first by knowing metereological values belonging to the surroundings of situated solar collectors. The mathematical efficincy equation obtained by using ANN are simple and usable than the other numerical methods. To prove the validity of the model, the R2 value are obtained highly efficiencily arpoaches, in fact the maximum value is obtained 98 %.Key Words : Solar collector, Artificial neural network, Performence
Benzer Tezler
- Telekomünikasyon baz istasyonlarında soğurmalı soğutma sistemlerinin modellenmesi
Modelling of absorption cooling systems in telecomunication base station
MEHMET ÜMİT İRVASA
Doktora
Türkçe
2021
EnerjiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAHADIR ÖZDEMİR
- Bir hava ısıtmalı güneş kollektörünün enerji veriminin makine öğrenmesi algoritmaları ile modellenmesi
Modeling the energy efficiency of an air heated solar collector with machine learning algorithms
İBRAHİM HAKKI SAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DAŞ
- Hava akışkanlı güneş kollektöründe faz değiştiren malzemenin ısıl performansının deneysel incelenmesi
Experimental investigation of the thermal performance of phase change material in a solar air collector
YUNUS ERKAM ÖZSELÇUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiErciyes ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ATA
- Fresnel tipi bir güneş kollektörünün termal modellemesi
Thermal modelling of a fresnel-type solar collector
MUHAMMED ŞAFAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EnerjiHarran ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AZMİ AKTACİR
- Çekirdekli üzüm kurutmada güneş enerjisi destekli dönel akışlı kurutucu tasarımı
Design of solar dryer system with swirling flow for drying seeded grape
GÜLŞAH ÇAKMAK
Doktora
Türkçe
2007
Makine MühendisliğiFırat ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ YILDIZ