Atık kızartma yağı biyodizelinin motor performans ve egzoz emisyonlarının tip-2 bulanık mantık ile tahmini
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde, içten yanmalı motorların geliştirilmesi ve alternatif yakıt çeşitleri üzerinde yapılan araştırmalar hala devam etmektedir. Yapılan bu çalışmalar ise gerek maliyet açısından ve gerekse zaman açısından çok ciddi kayıplara sebep olmaktadır. Literatürde de benzer çalışmalar mevcut olmasına rağmen bazen kendini tekrarlayan çalışmalar yapılmaktadır. Artık son yıllarda yüksek maliyetli motor ve yakıt deneyleri yerine bilgisayar programları ve yapay zekâ teknikleri kullanımı artmaya başlamıştır. Bu kapsamda, bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi yapay zekâ tekniklerinin motor performans tahmininde etkili olduğuna dair örnekler çoğalmaktadır. Bu çalışmada da atık kızartma yağlarından elde edilen biyodizel karışımları kullanılarak deneysel veriler elde edilmiş ve daha sonra bu veriler tip-2 bulanık mantık ile işlenerek deney sonuçları tahmin ettirilmeye çalışılmıştır. Yine deneysel çalışması ve test ölçümleri ile elde edilmemiş olan ara değerler tahmin ettirilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda elde edilen tahminlerin gerçek değerlere çok yakın olduğu görülmüştür. Bu sonuçlar incelendiğinde deneysel çalışması yapılamamış olan değerlerin tahmin edilebildiği tespit edilmiştir. Sonuç olarak, yapay zekâ teknikleri ile desteklenen bilgisayar tabanlı sistemler ile motor performans ve egzoz emisyonlarının tahmin edilmesi çalışmalarında önemli bir rol oynadığı ve alternatif yakıtların değerlendirilmesinde etkin bir şekilde kullanılabildiği gözlemlenmiştir.
Currently, research on the development of internal combustion engines and alternative fuel types is still ongoing. These studies can lead to significant losses in terms of both cost and time. Although similar studies exist in the literature, sometimes redundant research is conducted. In recent years, the use of computer programs and artificial intelligence techniques instead of costly engine and fuel experiments has been on the rise. In this context, there are increasing examples demonstrating the effectiveness of artificial intelligence techniques such as fuzzy logic and artificial neural networks in predicting engine performance. In this study, experimental data were obtained using biodiesel blends from waste cooking oils, and then these data were processed using type-2 fuzzy logic to predict experimental results. Additionally, intermediate values that were not obtained through experimental studies and test measurements were predicted. The results showed that the predictions were very close to the actual values. Upon examining these results, it was observed that values that could not be experimentally measured could be predicted. In conclusion, computer-based systems supported by artificial intelligence techniques play an important role in the prediction of engine performance and exhaust emissions, and they can be effectively used in the evaluation of alternative fuels.
Currently, research on the development of internal combustion engines and alternative fuel types is still ongoing. These studies can lead to significant losses in terms of both cost and time. Although similar studies exist in the literature, sometimes redundant research is conducted. In recent years, the use of computer programs and artificial intelligence techniques instead of costly engine and fuel experiments has been on the rise. In this context, there are increasing examples demonstrating the effectiveness of artificial intelligence techniques such as fuzzy logic and artificial neural networks in predicting engine performance. In this study, experimental data were obtained using biodiesel blends from waste cooking oils, and then these data were processed using type-2 fuzzy logic to predict experimental results. Additionally, intermediate values that were not obtained through experimental studies and test measurements were predicted. The results showed that the predictions were very close to the actual values. Upon examining these results, it was observed that values that could not be experimentally measured could be predicted. In conclusion, computer-based systems supported by artificial intelligence techniques play an important role in the prediction of engine performance and exhaust emissions, and they can be effectively used in the evaluation of alternative fuels.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Biodizel, Bulanık Mantık, Fuzzy, Motor Testi, Tahmin, Tip-2, Biodiesel, Fuzzy Logic, Motor Testing, Prediction, Type-2
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Samancı, H. (2024). Atık kızartma yağı biyodizelinin motor performans ve egzoz emisyonlarının tip-2 bulanık mantık ile tahmini. (Yüksek Lisans Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
