Geri Dön

Farklı bitki kümesi içeren açık kanal akımındaki hız dağılımının ANSYS-fluent programı ile modellenmesi

Modeling of velocity distribution in open channel flow including different vegetation pattern by ANSYS-fluent software

PDF İndir

  1. Tez No: 597231
  2. Yazar: MUHAMMED RAŞİT AYDOS
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER KOÇYİĞİT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 180

Özet

Açık kanal akımlarında hız dağılımını en kesit şekli, kayma gerilmesi, ikincil akışlar, bitki örtüsü muhteviyatı, viskozite, difüzyon katsayısı ve sediment konsantrasyonu gibi birçok faktör etkilemektedir. Kanal içerisinde bulunan bitki örtüsü, pürüzlülüğü arttırmakta, dolayısıyla akımdaki hız dağılımını önemli derecede değiştirmektedir. Ayrıca bitki örtüsünün özelliklerine bağlı olarak akım şartları da değişlik gösterir. Literatürde konu ile ilgili deneysel çalışmalar, amprik modeller ve sayısal çözümler mevcuttur. Deneysel çalışmaların maliyetli olması, amprik formüllerin sınırlı ölçek aralığına uygulanabilmesi, bilgisayar teknolojisindeki gelişim ile birlikte sayısal çözüm yöntemleri alternatif olarak değerlendirilmektedir. Bu nedenle bu tez çalışması kapsamında bir hesaplamalı akışkanlar dinamiği yazılımı olan ANSYS-Fluent programı kullanılmıştır. Dikdörtgen kesitli açık kanal akımı içerisinde bitki örtüsünün rijit silindirik çubuklar ile temsil edildiği, bitki örtüsünün batmış veya batmamış durumları için deneysel verilerden elde edilen sonuçlar, bu tez kapsamında elde edilen sayısal model sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca kanal en kesitinin kısmi veya tamamının bitki örtüsü ile kaplı olma durumu da incelenmiştir. Bununla birlikte literatürde bitki örtüsü içeren açık kanal akımlarını modellemek için farklı yazılımlar kullanılarak yapılmış çalışmalardan elde edilen sonuçlar da bu çalışmadan elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada kullanılan model ile kanal kesiti boyunca akım davranışı incelenmiş ve elde edilen sonuçların literatürde belirtilen fiziksel model sonuçları ile uyumlu olduğu görülmüştür. Sayısal model çözümünde önemli bir faktör olan çözüm ağı sıklığı, akım içerisindeki bitki örtüsü miktarı ile doğrudan ilişkilidir. Bu sayı artıkça modelin kullanacağı çözüm ağı miktarı da artmakta ve dolayısıyla analiz süreleri de uzamaktadır.

Özet (Çeviri)

In natural stream, many factors such as cross-sectional shape, shear stresses, secondary currents, existence of vegetation, viscosity, diffusion coefficient and sediment concentration affect the current circulation across the channel. Presence of dense vegetation causes higher roughness in the canal, consequently the velocity distribution along the cross-section over the river is significantly affected as well. Moreover, depending on the characteristics of the vegetation, the flow conditions in the channel also alters accordingly. Experimental, empirical and numerical model studies on the subject are available in the literature. However, experimental set-up is not often cost-effective and empirical formulas can only be applied to a limited scale case. Therefore, numerical models may be considered as an alternative solution together with developments of computer technology. In this thesis, ANSYS-Fluent program which is a computational fluid dynamics software was used in order to compare and simulate the velocity profiles emerged throughout the vegetated flume. Literature survey provided the flow data observed from a set of experiments which were conducted in a rectangular cross-sectional flume intended for the submerged or non-submerged conditions of the vegetation. In the experiment, vegetation was represented by fixed rigid cylindrical rods. Those experimental data are compared with the numerical model results originated from the model runs for various analysis conditions. Analysis comprises fully or partially covered vegetation cases over the cross-section. In addition, results produced from the Fluent model are compared to the counterpart numerical model outcomes ( i.e. ANSYS-CFX). As a conclusion, the analysis results show that Fluent model has a prominent capacity that produces analogous current profiles obtained from the experimental observations in the literature. Another inference from the runs of the analysis that the mesh density will be used in the numerical model must be primarily considered as a significant factor for the future runs. Because, it is directly proportional by the quantity of the existing vegetation in the stream. As the number of vegetation increases, the number of mesh that will be used by the model also increases and thus the simulation times are prolonged.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    864995

    The use of Sentinel-3 data to assess the oceanographic impacts of offshore wind farms: A case study of the Horns 1 Rev (Denmark)

    Açık deniz rüzgar çiftliklerinin oşinografik etkilerini değerlendirmek için Sentınel-3 verilerinin kullanılması: Horns 1 Rev (Danimarka) örnek çalışması

    HASAN EIDO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİL DENİZ YAKAN DÜNDAR

  2. Tez No

    100940

    FPGA'lerle mikroişlemci tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Designing and implementing microprocessor using FPGA's

    FEHMİ KAZANCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. AHMET DERVİŞOĞLU

  3. Tez No

    580603

    Investigation of physiological roles of strigolactones in sugar beet (Beta vulgaris L.) under in vitro tissue culture and ex vitro abiotic stress conditions

    Strigolaktonlarin şeker pancarinda (Beta vulgaris L.) fizyolojik etkilerinin in vitro doku kültürü ve ex vitro abiyotik stres koşullari altinda i̇ncelenemsi

    FATEMEH AFLAKI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    BiyolojiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EKREM GÜREL

  4. Tez No

    890001

    Üzüm yapraklarındakı hastalıkların teşhisi ve üzüm türlerinin sınıflandırılması için derin öğrenme modellerinin uygulanması

    Utilization of deep learning models for diagnosis of diseases and classification of grape varieties in grape leaves

    İSMAİL KUNDURACIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIğdır Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSHAK PAÇAL

  5. Tez No

    582754

    Automatic determination of plant type and phenological stage with deep learning methods

    Tarla görüntülerinden bitki türü ve fenolojik evresinin derin öğrenme yöntemleri ile otomatik saptanması

    AIGERIM KAIROLDAYEVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

Geri Dön