Geri Dön

Yapay sinir ağları yardımıyla ısı değiştirgeci modellemesi

Heat exchanger modelling using artificial neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 346524
  2. Yazar: CANER TÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SELİN ARADAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Bu tez çalışması yapay sinir ağları (YSA) yöntemi kullanılarak bir plakalı ısı değiştirgecinde Nusselt sayısı ve sürtünme katsayısı tahminleri uygulaması içermektedir. Oluşturulan ağı eğitmek ve test etmek için en genel öğrenme yöntemlerinden olan ileri beslemeli geri yayılım ağ yapısı kullanılmıştır. Sinir ağ yapılandırmasını eğitmek ve test etmek için kullanılacak olan ısı değiştirgecine ait veriler üç farklı çalışmadan alınmıştır. İlk olarak literatürden alınan deneysel verilere uygulanan YSA yöntemi hem laminar hem de türbülanslı akışlar için incelenmiştir. YSA tahminleri, verilere ait korelasyonlar ile karşılaştırılmış ve sonuçlar detaylı bir şekilde anlatılmıştır. Daha sonra YSA yöntemi TOBB ETÜ ısı değiştirgeci laboratuvarında daha önceden deneyleri yapılan plaka verilerine uygulanmıştır. Üç farklı plaka için yapılan deneysel çalışma sonucunda elde edilmiş korelasyonlar, YSA yöntemi ile karşılaştırılarak sonuçlar detaylı bir şekilde belirtilmiştir. Son olarak da aynı laboratuvarda yeni plaka tipleri için deneysel çalışmalar yapılmıştır. Sınırlı sayıda elde edilen ölçümlere korelasyon çıkarımı ve belirsizlik hesabı yapıldıktan sonra YSA yöntemi uygulanarak elde edilen tahminler korelasyon sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Üç farklı çalışma sonucunda anlaşılmaktadır ki, YSA yöntemi plakalı ısı değiştirgeçlerinde özellik tahmininde korelasyona kıyasla daha iyi tahmin sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis includes estimations of Nusselt number and friction factor using artificial neural networks (ANN) for plate heat exchanger. The feedforward backpropagation algorithm, the most common learning method for ANNs, is used to train and test the network. Data which will be used to train and test the neural network configuration are obtained from three separate studies, one of which is an experimental study performed in the scope of this study. ANN method is first applied to the data taken from the literature and then examined for both the laminar and turbulent flow. ANN predictions are compared with the correlations obtained from the same data. The results are given in detail. Secondly, ANNs are used for the data obtained from experiments which were previously performed at TOBB ETU Heat Exchanger Laboratory. Correlations obtained for three different plates after experimental studies are compared with ANN results and the results are presented in detail. Finally, experimental studies are performed for new plates at TOBB ETU Heat Exchanger Laboratory. After correlations and uncertainty calculations for limited experimental data are obtained, predictions of ANN are compared with the results of correlations developed specifically for the experimental data. After three different studies, it is shown that ANN provides better estimations compared to correlations for property prediction in plate heat exchangers.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    732909

    Coriolis tipi kütlesel debimetrelerde basınç kaybının modellenmesi

    Modelling pressure loss of coriolis type flowmeter

    ATA EFEKAN BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU

  2. Tez No

    674272

    Isı yalıtım levhası üretimi şişirme prosesinde boncuk yoğunluğunun yapay sinir ağları ile tahmini

    Estimating bead density in the blowing process of thermal insulation board production with artificial neural networks

    BURÇAK BULDANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA GÜRBÜZ

  3. Tez No

    142588

    Kaynak dağılımının kestirilmesini amaçlayan ters ısı geçişi probleminin çözümüne yapay sinir ağları ile yaklaşım

    Inverse heat transfer problem of estimating heat source distrubution via artificial neural networks

    SONGÜL KUZKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİH GEÇKİNLİ

  4. Tez No

    166672

    Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü

    Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks

    MURAT ERMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL

  5. Tez No

    321536

    Poli (etilen-oksit) (peo)/kil nanokompozit malzemelerin ısısal ve termomekanik özelliklerinin deneysel olarak saptanması ve yapay sinir ağları kullanılarak simülasyonu

    The experimental investigation of thermal and thermomechanical properties of poly (ethylene-oxide) (peo)/clay nanocomposite materials and simulation by using artificial neural networks

    MEHMET YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Mühendislik BilimleriOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN BURGAZ

Geri Dön