Optimal control of a refrigeration cycle that uses smart and artificial intelligence systems
Bir soğutma çevriminin akıllı ve yapay zeka sistemleri kullanan optimal kontrolü
- Tez No: 560940
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA TURHAN ÇOBAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Enerji, Mechanical Engineering, Mechatronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan kontrol teorisi, Konvansiyonel soğutma, Sistem simülasyonu, Nonlinear control theory, Conventional cooling
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2021
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERTAÇ ÇADIRCI
- Bazı yer ve sırık fasulye çeşitlerinde optimal melezleme şartlarının tespiti üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
TÜRKAN KOÇLU
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN
- Küsküt (cuscuta campestris Yuncker)'ün biyolojisi ve savaşımına ilişkin incelemeler
The Studies on the biology and control of cuscuta spp. (cuscuta campestris Yunck.)
HASAN DEMİRKAN