Akışkanların termodinamik özelliklerinin yapay sinir ağı yöntemi ile belirlenmesi
Determination of thermodynamic properties of fluids by artificial neural network method
- Tez No: 167551
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MUSTAFA KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağları, viskozite korelasyon yöntemleri, viskozite sinir ağı denklemi, propan, artificial neural networks, viscosity correlation techniques, viscosity neural network equation, propane. 11
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi AKIŞKANLARIN TERMODİNAMİK ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞI YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ Elife Öznur YILDIRIM Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fizik Anabilim Dalı Danışman : Yrd. Doç. Dr. Mustafa KOYUNCU 2005, 75 Sayfa Jüri : Doç. Dr. Ayhan ÖZMEN Doç. Dr. Ülfet ATAV Yrd. Doç. Dr. Mustafa KOYUNCU Bu çalışmada akışkanların viskozite korelasyonlarını geliştirmek için yapay sinir ağı yönteminden faydalanılmıştır. Yöntemin doğruluğunu ve başarısını göstermek amacıyla sıcaklığın ve basıncın bir fonksiyonu olarak propana ait bir viskozite denklemi geliştirilmiş ve elde edilen sonuçlar propanın geleneksel viskozite korelasyonu ile karşılaştırılmıştır. Geleneksel korelasyonların tümü, viskoziteyi, sıcaklık (T) ve yoğunluğun (p) bir fonksiyonu şeklinde ifade ederler. Birçok deneysel ölçümün, yoğunluklar yerine, belirli basınçlarda (P) alınması sebebiyle herhangi bir deneysel verinin (P, T) uzayından (p, T) uzayına yüksek doğrulukta bir hal denklemi kullanılarak dönüştürülmesi gerekir. Sinir ağı yöntemi, sıvı ve buhar haldeki propanın viskozitelerini sıcaklık ve basınç cinsinden elde edebilmekte ve böylece uygun bir hal denklemine olan ihtiyacı ortadan kaldırmaktadır. Sonuçta elde edilen viskozite sinir ağı denklemlerinin deneysel veriler ve diğer referans çalışmalar ile olan mükemmel uyumu, yapay sinir ağı teloüğinin viskozite korelasyonları geliştirmede tercih edilmesi gereken bir yöntem olduğunu ortaya koyar.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT M. Sc. Thesis DETERMINATION OF THERMODYNAMIC PROPERTIES OF FLUIDS BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK METHOD Elife Öznur YILDHUM Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Physics Supervisor : Assist. Prof. Dr. Mustafa KOYUNCU 2005, 75 Page Jury : Assoc Prof. Dr. Ayhan ÖZMEN Assoc. Prof. Dr. Ülfet ATAV Assist. Prof. Dr. Mustafa KOYUNCU In this study an artificial neural network technique has been adopted for developing viscosity correlations of fluids. For the purpose of demonstrating the accuracy and success of the method, a viscosity equation of propane as a function of temperature and pressure has been developed and the results obtained were compared with the traditional correlation of propane. All the traditional correlations express viscosity as a function of temperature (7) and density (p). Since most experimental measurements are carried out at specified pressures (P), instead of specified densities, any experimental data needs to be converted from (P, T ) space to (p, T ) space by using a high accuracy equation of state. The neural network technique is capable of fitting the viscosity of liquid and vapour propane in terms of temperature and pressure thus bypassing the need for a convenient equation of state. The excellent agreement of the resulting viscosity neural network equations with the experimental data and the other reference studies indicates that artificial neural network technique should be the preferred method of choice when developing viscosity correlations.
Benzer Tezler
- A detailed assessment of the effects of 3D radial stacking on the aerodynamic performance of NASA Stage 37 rotor blade
NASA Kademe 37 rotor kanatlarının aerodinamik performansı üzerine 3 boyutlu radyal istifleme etkilerinin ayrıntılı incelenmesi
FURKAN ÜLGER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERTAÇ ÇADIRCI
- NH3 için önerilen yeni bir gerçek gaz hal denklemi ve bu hal denklemi ile bazı moleküler-fiziksel özelliklerin saptanması
Başlık çevirisi yok
MERAL HOŞCAN
- Sabit yatakta gaz fazına ısı transferinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
UĞUR ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEN ALPAY
- Effect of carbondioxide on PVT behavior of geothermal fluids and prevention of calcite deposition by in hibitor injection
Karbon dioksitin jeotermal akışkanların PVT davranışları üzerindeki etkisi ve kalsit çökelmesinin inhibitör basımı ile engellenmesi
MAHMUT PARLAKTUNA
Doktora
İngilizce
1988
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPetrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER OKANDAN
- Development of a finite element computer code for the solution of some fluid mechanics and heat transfer problems
Başlık çevirisi yok
MOFİD MAHDİ