Dairesel kesitli konduitlerin hava giriş oranının nümerik ve makine öğrenmesi ile modellenmesi
Modeling of air inflow rate in circular conduits using numerical and machine learning methods
- Tez No: 939983
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÜNSAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hidrolik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Su, yalnızca canlı yaşamının sürdürülebilirliği için değil; aynı zamanda tarım, endüstri ve çevresel sistemler açısından da vazgeçilmez bir kaynaktır. Su kalitesini etkileyen en önemli parametrelerden biri olan çözünmüş oksijen miktarı, havalandırma (aerasyon) sistemleriyle artırılabilir. Bu sistemler sayesinde suya oksijen kazandırılırken, zararlı gazlar da uzaklaştırılabilmektedir. Havalandırma uygulamaları, özellikle kapaklı konduit gibi hidrolik yapılarla etkili şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Bu tez çalışmasında, kapaklı dairesel konduitlerde memba ve mansap arasındaki basınç farkı sayesinde hava emilimini sağlayan bir havalandırma mekanizmasının deneysel verilerin sayısal (CFD) yöntemlerle modellenmesi ve değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Farklı boru uzunlukları (75 cm, 100 cm, 125 cm) ve daralma oranlarında (β=%35, β=%50) yapılan deneylerden elde edilen hava giriş hızları, ANSYS Fluent yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen hacimsel akış (VOF) tabanlı çok fazlı akış modellemeleri ile karşılaştırılmıştır. Deneysel ve sayısal sonuçlar büyük oranda uyum göstermiş, bu da CFD modellerinin mühendislik çözümlerinde kullanılabilirliğini doğrulamıştır. Çalışmada ayrıca, hava giriş hızının tahmini amacıyla makine öğrenmesine dayalı çeşitli regresyon algoritmaları (Lineer, Ridge, Lasso, ElasticNet, DecisionTree, RandomForest, KNN ve XGBoost) uygulanmıştır. Giriş değişkenleri olarak su debisi, daralma oranı, boru uzunluğu ve Reynolds sayısı kullanılmış; her bir model, ortalama hata oranları (MAE, MSE, RMSE) ve determinasyon katsayısı (R²) ile değerlendirilmiştir. Ridge regresyon modeli, istatistiksel başarımlarıyla en öne çıkan yöntem olmuştur. Bu çalışma, havalandırma sistemlerinin tasarımında sayısal ve veri odaklı yaklaşımların birlikte kullanımının etkinliğini göstererek hem uygulamalı mühendislik hem de veri bilimi alanlarında disiplinler arası bir katkı sunmaktadır
Özet (Çeviri)
Water is an indispensable resource not only for the sustainability of life but also for agriculture, industry and environmental systems. The amount of dissolved oxygen, which is one of the most important parameters affecting water quality, can be increased with aeration systems. Thanks to these systems, oxygen is added to the water and harmful gases can be removed. Aeration applications can be carried out effectively, especially with hydraulic structures such as covered conduits. In this thesis study, it is aimed to model and evaluate the experimental data of a ventilation mechanism that provides air absorption thanks to the pressure difference between the upstream and downstream in covered circular conduits with numerical (CFD) methods. The air inlet velocities obtained from the experiments carried out with different pipe lengths (75 cm, 100 cm, 125 cm) and contraction ratios (β=%35, β=%50) were compared with volumetric flow (VOF) based multiphase flow models performed using ANSYS Fluent software. The experimental and numerical results showed great agreement, which confirmed the usability of CFD models in engineering solutions. In addition, various regression algorithms based on machine learning (Linear, Ridge, Lasso, ElasticNet, DecisionTree, RandomForest, KNN and XGBoost) were applied in the study for the purpose of air inlet velocity estimation. Water flow rate, contraction ratio, pipe length and Reynolds number were used as input variables; each model was evaluated with mean error rates (MAE, MSE, RMSE) and coefficient of determination (R²). Ridge regression model was the most prominent method with its statistical performances. This study provides an interdisciplinary contribution to both applied engineering and data science fields by demonstrating the effectiveness of the combined use of numerical and data-driven approaches in the design of ventilation systems.
Benzer Tezler
- Dairesel konduitlerde hava delik çapının havalandırma performansına etkisi
Effect of air hole diameter for aeration performance in circular conduit
PELİN YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÜNSAL
- Konduitlerde batık akım koşulları için havalanma performansı
Aeration performance for conditions of submerged flow at the conduits
FARUK DEMİRBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Çevre MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED CİHAT TUNA
- Dairesel kesitli borularda türbülanslı akışların sayısal hesaplanması
Numerical prediction of turbulent flow in circular pipes
MEHMET YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Makine MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHİR KARASU
- Birden fazla delikli dairesel kesitli türbülatörlerin ısıl performans parametrelerinin araştırılması
Investigation of thermal performance parameters of multi-hole circular section turbulators
EMRE YARDIMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Otomotiv MühendisliğiBatman ÜniversitesiOtomotiv Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM YILMAZ
- Calculations of flow and noise propagation in axial fans
Eksenel fanlarda akış ve gürültü yayılımının hesaplanması
DİNÇER GİZLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. BEDİİ ÖZDEMİR