Geri Dön

Optimal control of a refrigeration cycle that uses smart and artificial intelligence systems

Bir soğutma çevriminin akıllı ve yapay zeka sistemleri kullanan optimal kontrolü

  1. Tez No: 560940
  2. Yazar: MERT SİNAN TURGUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA TURHAN ÇOBAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Enerji, Makine Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Energy, Mechanical Engineering, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Bu tezde, soğutma çevrimlerinin enerji verimliliğini arttırıcı yöntemler incelenmiştir. İncelenen bu yöntemlerden birisi buhar sıkıştırmalı soğutma çevriminin dinamik simülasyon analizi, diğeri ise yapay sinir ağları kullanarak bir buhar sıkıştırmalı soğutma çevriminin optimal kontrolüdür. Yapay sinir ağlarının kullanılması günümüzde gittikçe popülerleşen yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmalarının enerji sistemlerinin verimliliğine uygulanmasını vurgulamaktadır. Dinamik simülasyon analizinde, bir buhar sıkıştırmalı soğutma çevrimi dinamik olarak modellenmiş, soğutucu akışkanlar olarak R134a ve R1234yf kullanılarak bu iki akışkanın soğutma performansları karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, R134a temel soğutucu akışkan olarak kullanıldığında çevrimin soğutma performansının daha üstün olduğu görülmüştür. Yapay sinir ağları destekli optimal kontrol çalışmasında ise, bir buhar sıkıştırmalı soğutma çevriminin dinamik modellenmesi gerçekleştirilmiş, ardından simülasyon verileriyle bir yapay sinir ağı eğitilmiş ve bu yapay sinir ağı sistem modeli olarak kullanılıp sistemin optimal kontrolü gerçekleştirilmiştir. Dört farklı kontrolcünün performansları birbirleriyle karşılaştırılmış ve ikinci yasa kontrolcüsü en iyi ortalama ikinci yasa verimi performansını sergilerken, diğer taraftan, entropi üretimi kontrolcüsü simulasyon süresi boyunca en uygun enerji tüketimi değerini bulmuştur.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the methods that improve the energy efficiency of the refrigeration cycles have been analyzed. One of these methods is dynamic simulation analysis of a vapor compression refrigeration cycle, and the other is optimal control of a vapor compression refrigeration cycle with using the artificial neural networks. Utilizing the artificial neural networks emphasizes the application of the artificial intelligence and machine learning algorithms, which are growingly popular nowadays, to the efficiency of the energy systems. In the dynamic simulation analysis, dynamic modeling of a vapor compression refrigeration cycle has been accomplished, thereafter, two refrigerants are employed in the cycle seperately, R134a and R1234yf, and their cooling performances are compared with each other. As a result, it has been found out that the cooling performance of the cycle is greater when R134a is employed as the main refrigerant. In the optimal control with using the artificial neural networks study, dynamic modeling of a vapor compression refrigeration cycle has been accomplished, afterwards, an artificial neural network has been trained with the simulation data and the optimal control of the system has been done by utilizing the artificial neural network as the main model of the system. Performances of the four different controllers have been compared with each other and the second law controllers has came up with the best overall second law efficiency performance, on the other hand, the entropy generation controller has found the most desirable energy consumption value through the simulation time.

Benzer Tezler

  1. Habbecik pompası tasarımı ve performans analizi

    Bubble pump design and performance analysis

    AHMED S. R. DALLOUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZBEY

  2. Basınçlı döküm yöntemiyle üretimde OTHEA ve HAA teknikleri uygulaması ile ürün ve proses optimizasyonu

    Ooptimising product and process by fmea and fta techniques on die casting production

    BURAK PULATKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILMAZ TAPTIK

  3. Ev tipi bir buzdolabının dinamik çevrim davranışının modellenmesi ve farklı parametrelerin sistem üzerindeki etkilerinin deneysel validasyonu

    Modeling the dynamic cycle behavior of a domestic refrigerator and experimental validation of the effects of different parameters on the system

    AKIN ÇAĞLAYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERTAÇ ÇADIRCI

  4. Ara soğutmalı iki kademeli transkritik CO2 soğutma çevrimi için optimum çalışma parametrelerinin belirlenmesi

    Two-stage transcritical CO2 cooled refrigeration cycle to search optimal determination of parameters of work

    CEMAL TOSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EnerjiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARİF EMRE ÖZGÜR

  5. Hermetik kompresörlerde kullanılan elektrik motorlarının kompresör içi ısı geçişi açısından deneysel ve analitik olarak incelenmesi

    Experimental and analytical investigation of induction motors' effects on performance of hermetic reciprocating compressor

    HAŞİM OTUNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN GÜNEŞ