Design optimization of plate heat exchanger by utilizing artificial intelligence
Yapay zeka kullanarak plakalı eşanjörlerin tasarım optimizasyonu
- Tez No: 824935
- Danışmanlar: PROF. DR. DEMİRCAN CANADİNÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Plakalı eşanjörler, iki veya daha fazla ortam arasında ısı transferini sağlayan; bu nedenle endüstride çok önemli bir öneme sahiptirler. Plakalı eşanjörler üretilirken sac şekillendirme işlemi uygulanmaktadır. HVACR endüstrisinde hafif, uygun maliyetli ve sağlam ürünler üretmeye yönelik artan ilgi, kombilerde kullanılan kompakt plakalı ısı eşanjörleri arayışını motive ediyor. Hafif kompakt plakalı eşanjörler, hammadde sıkıntısı dönemlerinde onları diğer plakalı eşanjörlerden ayırır. Bununla birlikte, hafif plakalı ısı eşanjörlerinin üretimi, zaman alıcı simülasyon çalışmaları ve üretim denemeleri için önemli yatırımlar gerektirir. Öte yandan, makine öğrenimi destekli optimizasyon sürecinin uygulanmasının, Bosch Home Comfort'un malzeme siparişi spesifikasyonlarında belirtilen gereksinimleri karşılayan, mevcut çalışmaya ilham veren geleneksel üretim yöntemleri için umut verici ve makul bir alternatif olduğu kanıtlanmıştır. Bu çalışmada, çok katmanlı ileri beslemeli sinir ağı algoritmasını eğitmek için Bosch Home Comfort Manisa fabrikasında üretilen kompakt plakalı ısı eşanjörünün tasarım limitleri göz önünde bulundurularak sac metal şekillendirme prosesinde sonlu elemanlar analizi simülasyonlarından kapsamlı bir veri seti oluşturulmuştur. Şekillendirme işleminden sonra metal plakaların maksimum incelme miktarı, optimize edilmiş sinir ağı algoritması kullanılarak tahmin edildi. Sinir ağı algoritması tahminlerini doğrulamak için istenen çıktılara sahip altı durum seçildi. Gösterilen inceltme miktarları, makine öğrenme algoritmasının plakalı ısı eşanjörlerinin tasarım optimizasyonundaki başarısını doğrulamaktadır.
Özet (Çeviri)
The plate heat exchangers are components that provide heat transfer between two or more mediums; therefore, they have crucial importance in the industry. While the plate heat exchangers are produced, sheet metal forming process is employed. Growing interest in manufacturing lightweight, cost effective, and robust products in HVACR industry motivates the search for compact plate heat exchangers used in combi-boilers. Lightweight compact plate heat exchangers distinguish them from other plate heat exchangers in case of raw materials shortage periods. However, manufacturing lightweight plate heat exchangers requires time consuming simulation works and significant investment for production trials. On the other hand, implementation of machine learning assisted optimization process has been proved promising and reasonable alternative for traditional production methods which inspired current work:“design optimization of plate heat exchangers by utilizing artificial intelligence”that satisfies requirements stated in material order specifications of Bosch Home Comfort. In this work, an extensive dataset was constructed from finite element analysis simulations on sheet metal forming process by considering the design limits of compact plate heat exchanger produced in Bosch Home Comfort Manisa Plant to train multilayer feed-forward neural network algorithm. The maximum thinning amount of metal plates after forming process was predicted by using optimized neural network algorithm. Six cases with desired outputs were selected to validate neural network algorithm predictions. The demonstrated thinning amounts verify the success of machine learning algorithm in design optimization of plate heat exchangers.
Benzer Tezler
- Gemilerde kullanılan seçici katalitik indirgeme sistemlerinde tortu oluşumunun ve azot oksit indirgeme performanslarının deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
Experimental and numerical investigation of urea-deposit formation and nitrogen oxide reduction performances in selective catalytic reduction systems used on marine vessels
TALAT GÖKÇER CANYURT
Doktora
Türkçe
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA ERGİN
- Development and thermodynamic analyses of integrated renewable energy based fresh water production systems via reverse osmosis desalination
Ters osmoz su arıtma sistemleri ile bütünleşik yenilenebilir kaynaklı tatlı su üretim sistemlerinin geliştirilmesi ve termodinamik analizi
HAMODA A.H. GNAIFAID
Doktora
İngilizce
2020
Makine MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ÖZCAN
- Bir plakalı ısı değiştiricinin kompakt olarak tasarlanması ve farklı kanal açılarında optimizasyonu
Plate heat exchangers as a compact design and optimization of different channel angles
MEHMET KAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Makine MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN İPEK
- Gemilerde kullanılan ısı değiştiricilerin termal analizi ve optimizasyonu
Thermal analysis and optimization of heat exchangers used at vessels
İBRAHİM KAYA
Doktora
Türkçe
2024
EnerjiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ÜST