Otomobil Koltuklarını Isıtmak İçin Yeniden Tasarlanan Standart Otomobil Klima Sisteminin Performansının Bulanık Mantık ile Modellenmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2017
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışma, deneysel bir çalışmadan elde edilen veriler kullanılarak taşıt koltuklarının ısıtılması için değiştirilen bir taşıt kliması sisteminin performansının bulanık mantık modelini sunar. Deneyler sırasında 500 dev/dak değerinden 1600 dev/dak değerine kadar 100 dev/dak aralıklarla değişen kompresör devirlerine karşılık koltuk oturak ve sırt sıcaklıkları 15 dakika boyunca kaydedilmiştir. Bulanık mantık yönteminde, giriş parametreleri kompresör devri ve zaman olarak seçilmişken çıkış parametreleri olarak koltuk sırt ve oturak sıcaklıkları seçilmiştir. Bulanıklaştırma işlemi için on iki hız seviyesi ve on zaman seviyesi belirlenmiştir. Çıkış için yedi sırt sıcaklığı ve on bir oturak sıcaklığı seçilmiştir. Sistemin giriş ve çıkışının ilişkisini tanımlayan toplamda 120 gözetim kuralı saptanmıştır. Toplamda 4320 sırt ve oturak sıcaklık verisi ayrıca bulanık mantık ile bulunmuştur. Bulanık mantık ve deneysel sonuçların birbirleri ile karşılaştırılmasında "determinasyon katsayısı" kullanılmıştır. Deneysel çalışmanın ara değerleri bulanık mantık modeli ile de tahmin ettirilmiştir. Canlı denekten koltuğa gerçekleşen ısı transferi nedeniyle ısıl süreç içerisinde koltuk yüzeylerindeki azami sıcaklık değeri 5inci ve 10uncu dakikalar arasında gerçekleşmiştir. En yüksek sıcaklık değerleri 1600 dev/dak değerinde elde edilirken en düşük sıcaklık değerleri 500 dev/dak değerinde elde edilmiştir. Deneysel veriler ile model sonuçları arasındaki korelasyon tatmin edicidir. Sonuç olarak bulanık mantık taşıt ısıl konfor sistemlerinde hızlı karar alma için uygun bir araç olarak bulunmuştur. Model gelecekte bir akıllı araç klima sistemine adapte edilmek için değiştirilebilir. İlk defa sunulan bu deneysel veriler ile Bulanık Mantık uygulama sonuçları gelecek çalışmalar için referans teşkil etmektedir.
This study presents Fuzzy Logic model of performance of a vehicle air conditioner system modified for heating vehicle seats by using data obtained from an experimental work. Back and seating temperatures of the seat were recorded for 15 minutes for compressor speeds ranging from 500 rpm to 1600 rpm with 100 rpm intervals. Input parameters were selected as compressor speed and time while output parameters were back and seating surface temperatures of the vehicle seat for the Fuzzy Logic model. Twelve levels of revolution and ten levels of time were selected for the fuzzyfication process. Seven back temperature levels and eleven seat temperature levels were determined for output. Totally 120 supervision rules that define relation between system input and output were determined. The measured data that were yielding totally 4320 points for back and seating surfaces were also found by Fuzzy Logic. Determination coefficient was used for the comparison of experimental and fuzzy logic results. Surface temperatures were also estimated with fuzzy logic for intermediate values of the experimental data. The highest temperatures on the surfaces of the seat were observed between 5th and 10thminutes of the thermal process because of the heat transfer from the live test subject to the seat. The highest temperature was obtained for 1600 rpm while the lowest temperature is obtained for 500 rpm. The correlation between model results and experimental data are satisfactory. As a conclusion, fuzzy logic is found a proper tool for rapid decision making in vehicle thermal comfort systems. The model can be modified in the future in order to be adapted into a smart vehicle thermal comfort system. The first time presented experimental data and their Fuzzy Logic application constitute a reference for the future works.
This study presents Fuzzy Logic model of performance of a vehicle air conditioner system modified for heating vehicle seats by using data obtained from an experimental work. Back and seating temperatures of the seat were recorded for 15 minutes for compressor speeds ranging from 500 rpm to 1600 rpm with 100 rpm intervals. Input parameters were selected as compressor speed and time while output parameters were back and seating surface temperatures of the vehicle seat for the Fuzzy Logic model. Twelve levels of revolution and ten levels of time were selected for the fuzzyfication process. Seven back temperature levels and eleven seat temperature levels were determined for output. Totally 120 supervision rules that define relation between system input and output were determined. The measured data that were yielding totally 4320 points for back and seating surfaces were also found by Fuzzy Logic. Determination coefficient was used for the comparison of experimental and fuzzy logic results. Surface temperatures were also estimated with fuzzy logic for intermediate values of the experimental data. The highest temperatures on the surfaces of the seat were observed between 5th and 10thminutes of the thermal process because of the heat transfer from the live test subject to the seat. The highest temperature was obtained for 1600 rpm while the lowest temperature is obtained for 500 rpm. The correlation between model results and experimental data are satisfactory. As a conclusion, fuzzy logic is found a proper tool for rapid decision making in vehicle thermal comfort systems. The model can be modified in the future in order to be adapted into a smart vehicle thermal comfort system. The first time presented experimental data and their Fuzzy Logic application constitute a reference for the future works.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Academic Platform Journal of Engineering and Science
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
5
Sayı
3
