Geri Dön

Isı geçiş performansının arttırılması amacı ile mini kanallı ısı emicilerde nanoakışkan ve fin kullanımının sayısal analizi ve makine öğrenmesi ile modellenmesi

Numerical analysis of nanofluid and fin use in mini channel heat sinks for the purpose of increasing heat transfer performance and modelling with machine learning

  1. Tez No: 935817
  2. Yazar: İSMET FARUK YAKA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AFŞİN GÜNGÖR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Enerji, Makine Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Energy, Mechanical Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Teknolojik gelişmelerin artmasıyla insan yaşamını kolaylaştıran elektronik ekipmanların kullanımı özellikle son 40 yılda artmıştır. Elektronik sistemlerin yoğun kullanımı ve yüksek kapasite talebi bu sistemleri daha karmaşık hale getirmiştir. Bunun sonucunda ekipmanların istenilen performansları vermesi için yüksek enerji tüketimi, dolayısıyla önemli bir soğutma ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Ortaya çıkan bu soğutma ihtiyacını karşılamak için hava, sıvı vb. gibi farklı soğutma mekanizmaları geliştirilmiştir. Bu tez çalışması kapsamında sıvı soğutma sistemleri için serpantin mini kanallı bir ısı emicisi tasarlanmış ve çeşitli iyileştirmeler ile performansının arttırılması amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında dikdörtgen mini kanallı serpantin şeklinde bir ısı emicisinin performansını arttırmak için kanal içerisine kanal yüksekliğinin 0.25-0.50 katı yüksekliğinde (0.75 mm finli Model B ve 1.5 mm finli Model C) ve 1 mm çapında belirli aralıklarla silindirik finler yerleştirilmiştir. Bu iyileştirmenin yanı sıra su bazlı %1-%4 hacim oranı aralığında dört farklı nanoakışkan (Al2O3, TiO2, CuO ve ZnO) kullanılarak 0.002-0.005 kg/s'lik debi aralığında (toplam 16 debide) termal performans sayısal olarak incelenmiştir. Elde edilen sayısal sonuçlar dört farklı makine öğrenmesi algoritması (LR, GB, RF, DT) ile modellenerek ısı taşınım katsayısı, Nusselt sayısı ve termal direnç tahmini yapılmıştır. Yapılan sayısal çalışmanın sonuçlarına göre mini kanallı ısı emicisinde nanoakışkan ve fin kullanımının suya göre termal performansı arttırdığı bunun yanı sıra makine öğrenmesi ile ısı taşınım katsayısı, Nusselt sayısı ve termal direnci çok yüksek doğrulukta tahmin edilebildiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

With the increase in technological developments, the use of electronic equipment that facilitates human life has increased especially in the last 40 years. Intensive use of electronic systems and high-capacity demand have made these systems more complex. As a result, a significant cooling need has emerged due to high energy consumption in order to provide the desired performance of the equipment. Different cooling mechanisms such as air, liquid, etc. have been developed to meet this cooling need. Within the scope of this thesis, a serpentine mini-channel heat sink for liquid cooling systems was designed and its performance was aimed to be increased with various improvements. Within the scope of the study, cylindrical fins with a height of 0.25-0.50 times the channel height (Model B with 0.75 mm fin and Model C with 1.5 mm fin) and a diameter of 1 mm were placed in the channel at certain intervals to improve the performance of a serpentine heat sink with a rectangular mini channel. In addition to this improvement, the thermal performance of four different water-based nanofluids (Al2O3, TiO2, CuO and ZnO) in the volume fraction range of 1%-4% in the flow range of 0.002-0.005 kg/s (total of 16 flow rates) was numerically analyzed. The numerical results were modeled with four different machine learning algorithms (LR, GB, RF, DT) to predict the heat transfer coefficient, Nusselt number and thermal resistance. According to the results of the numerical study, it was seen that the use of nanofluid and fin in the mini-channel heat sink increases the thermal performance compared to water, as well as the heat convection coefficient, Nusselt number and thermal resistance can be predicted with very high accuracy with machine learning.

Benzer Tezler

  1. Güneş enerjisi ile ısıtma ve soğutma sistemleri (Antalya ilinde uygulama)

    Başlık çevirisi yok

    NURCAN ERGÖNEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    Makine MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞALVARLI

  2. Her diesel motoruna uygulanabilecek süper şarj sisteminin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    M. ORHAN TUYGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA BAYHAN

  3. Süpap kesitindeki artışın motor performansına etkisi

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN İPEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Makine MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

  4. Kamu finansmanında yapı yaklaşık maliyetlerine ilişkin birim fiyatların rolü ve önemi

    The rol and i̇mportance of unit prices regarding works estimate costs in public financing

    MEHMET AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmeSakarya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ KIRLIOĞLU

  5. Denizli camilerindeki mimari betimlemeler

    Architectual descriptions in Deni̇zli̇ mosques

    AKIN TERCANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Sanat TarihiPamukkale Üniversitesi

    Sanat Tarihi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜLÜN DEĞİRMENCİ