Geri Dön

Bir soğutma setinin performansının görselleştirilmesi

Visualization of the performance of a cooling set

PDF İndir

  1. Tez No: 928164
  2. Yazar: İLYAS SEVİNÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ARİF EMRE ÖZGÜR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Görseller, karmaşık verileri daha basit hale getirdiğinden insan beyninin bilgileri daha hızlı anlamasına ve daha iyi yorumlayabilmesine yardımcı olur. Bu durum öğrenmenin kalıcı hale gelmesini sağlar. Günümüze kadar görselleştirmeyle ilgili pek çok uygulama yapılmıştır. İlk zamanlar mağara ve taşlara çizilen resimlerle başlayan veri görselleştirme, günümüzde tablo, grafik, çizelge ve harita gibi görseller oluşturulmasına olanak sağlayan bilişim teknolojileri ile çok daha kolay yapılabilmektedir. Bilişim teknolojileri araçlarıyla karmaşık veri setleri üzerinde çalışmak, veri setlerini analiz etmek ve grafikler oluşturmak mümkündür. Bu tez çalışmasında, EES programından elde edilen veriler ile R134a soğutucu akışkanı (soğutkan) için doyma basıncı, doyma sıcaklığı, doymuş sıvı ve buhar entalpileri ile kızgın buhar faz durumu için sıcaklık, basınç ve entalpi değerleri elde edilmiştir. Elde edilen veriler Excel'de depolanmış, istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak R134a soğutkanına dair bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti kullanılarak bilgisayarda R134a için P-h diyagramı çizdirilmiştir. R134a akışkanının veri seti Python programına aktarılmış, regresyon çalışmaları yapılmış ve makine öğrenmesi yöntemiyle eğitim modeli oluşturulmuştur. Arduino altyapısıyla, DS18B20 sıcaklık sensörlerinden gelen veriler Python'a aktarılmıştır. Sıcaklık verileriyle Tkinter ara yüzünden gelen basınç değerleri, eğitilen modeldeki formül üzerine işlenmiş, entalpi değerleri hesaplanmış, P-h diyagramı üzerine ölçüm değerleri anlık olarak noktasal işaretlenmiş ve bu noktalar birleştirilmiştir. Tkinter'da, verileri bir kez çalıştırabilme, on saniyede bir güncelleyebilme, güncellenen verileri durdurabilme, ekran görüntüsü alabilme gibi fonksiyonlar oluşturulmuştur. Bu tez çalışmasından elde edilen gerçek zamanlı ölçüm ve görselleştirme yazılımı, deney setlerine entegre edilerek kullanılabilecektir. Geliştirilen yazılım sayesinde, soğutma deney setlerini kullanan öğrencilerin, görselleştirilmiş deney sonuçları ile konuları daha hızlı anlamaları ve yorumlama yeteneklerinin güçlendirilmesi hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

Visuals simplify complex data, helping the human brain understand and interpret information faster. This makes learning permanent. Many applications have been made regarding visualization to date. Data visualization, which started with drawings on caves and rocks in the early days, can now be done much more easily with information technologies that allow the creation of visuals such as tables, graphs, charts and maps. It is possible to work on complex data sets, analyze data sets and create graphs with information technology tools. In this thesis study, the saturation pressure, saturation temperature, saturated liquid and vapor enthalpies and temperature, pressure and enthalpy values for the superheated vapor phase state of R134a refrigerant (coolant) were obtained with the data obtained from the EES program. The obtained data was stored in Excel and a data set for R134a refrigerant was created using statistical analysis methods. Using this data set, a P-h diagram was drawn for R134a on the computer. The data set of R134a fluid was transferred to the Python program, regression studies were performed and a training model was created with the machine learning method. With the Arduino infrastructure, the data from the DS18B20 temperature sensors were transferred to Python. The temperature data and the pressure values from the Tkinter interface were processed on the formula in the trained model, the enthalpy values were calculated, the measured values were instantly marked as points on the P-h diagram and these points were connected. Functions such as being able to run the data once, update it every ten seconds, stop the updated data and take a screen shot were created in Tkinter. The real-time measurement and visualization software obtained from this thesis study can be used by integrating it into the experimental sets. With the developed software, it is aimed for the students using the cooling experimental sets to understand the subjects faster with the visualized experimental results and to strengthen their interpretation skills.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    574704

    Prediction of the heating season indoor thermal data based on short-term measurement

    Kısa süreli iç ortam ölçüm verisine dayalı ısıtma sezonu tahmini

    SAMI SHAMS ALDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE SÖZER

  2. Tez No

    720566

    Aeroacoustic investigations for a refrigerator air duct and flow systems

    Buzdolabı hava kanalı ve akış sistemlerinin aeroakustik incelemesi

    HAZAL BERFİN DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM ÇELİK

  3. Tez No

    512523

    Forecasting electricity prices in Turkey: A comparison of classical econometrics and machine learning techniques

    Türkiye'de gün öncesi elektrik fiyatları tahmini: Klasik ekonometri ve makine öğrenme teknikleri karşılaştırması

    YUNUS EMRE KARAGÜLLE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  4. Tez No

    39286

    Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. LEYLA GÖREN

  5. Tez No

    881057

    Uzaktan erişimli soğutma deney seti tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of a remote access refrigeration experiment set

    TOLGA ORHANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EnerjiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR SOLMAZ

Geri Dön