Prediction of various engine-out parameters by use of artificial intelligence techniques
Çeşitli motor çıkış parametrelerinin yapay zeka teknikleri kullanımı ile tahmini
- Tez No: 528569
- Danışmanlar: PROF. DR. KADİR AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Otomotiv Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 165
Özet
İçten yanmalı motorlar da yapılan deneysel çalışmaların hem zaman kaybına sebep olması hem de maliyetinden dolayı, deneysel sonuçların tahmini için çeşitli modelleme teknikleri kullanılabilir. Yapay zekâ teknikleri diğer teknikler arasında öne çıkar. Bu teknikler karmaşık ve lineer olmayan problemlerin üstesinden gelebilirler. Bu çalışmada, çeşitli motor çıkış parametrelerini tahmin etmeyi amaçlayan dört farklı motor modeli ele alınmıştır. Model 1'de, biyodizel-alkol karışımları ile çalıştırılan bir dizel motorunun performans ve emisyon parametreleri tahmin edilmiştir. Model 2'de dizel yakıtına eklenen nanopartiküller ile çalıştırılan bir dizel motorunun performans ve emisyon parametreleri tahmin edilmiştir. Model 3'de 95 oktan benzin ile çalıştırılan bir benzinli motorun çeşitli çalışma parametreleri tahmin edilmiştir. Model 4'de emme manifolduna HHO gazı verilen ve farklı biyodizel-dizel karışımları ile çalıştırılan bir dizel motorunun titreşim karakteristikleri tahmin edilmiştir. Regresyon analizi, yapay sinir ağları, uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi yöntemleri tahmin yapmak için kullanılmıştır. Sonuç olarak, regresyon analizi doğru tahmin yapmada yetersizdir. Öte yandan, yapay sinir ağları ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi ile daha doğru tahminler yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Since experimental studies on internal combustion engines are both time consuming and costly, various modelling techniques can be used to predict experimental results. Artificial intelligence techniques are prominent among other techniques. These techniques can tackle complex, non-linear problems. In this study, four different engine models were handled which intended to estimate various engine-out parameters. In Model 1, performance and emission parameters of a diesel engine operated with biodiesel-alcohol mixtures were estimated. In Model 2, performance and emission parameters of a diesel engine operated with diesel fuel with nanoparticle additives were estimated. In model 3, various operational parameters of a spark ignition engine operated with 95 RON gasoline fuel were estimated. In model 4, vibration characteristic of a diesel engine operated with different diesel-biodiesel blends with HHO gas addition into intake manifold were estimated. Regression analysis, artificial neural networks and adaptive neuro fuzzy inference system methods were used to make predictions. In was concluded that, regression analysis is not capable of predicting the parameters accurately. On the other hand, artificial neural networks and adaptive neuro fuzzy inference system made more accurate estimations.
Benzer Tezler
- Asenkron motor eşdeğer devre parametrelerine etki eden faktörlerin makine öğrenme yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of factors affecting induction motor equivalent circuit parameters by machine learning methods
ABDULLAH CEM AĞAÇAYAK
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN TERZİOĞLU
- Nanoakışkanların termofiziksel ve reolojik özelliklerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Prediction of the thermophysical and rheological properties of nanofluids with artificial neural network
KASIM ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDUSSAMET SUBAŞI
- Otomotiv döküm parça talep tahmininin yapay sinir ağları ile modellenmesi ve arıma yöntemi ile karşılaştırmalı analizi
Modeling automotive casting part demand forecasting with artificial neural networks and comparative analysis with arima method
SELİNAY KAYALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
Development of a new machine learning-based method for the diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease
ENGİN MELEKOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK