Karşıt Akışlı Ranque-Hilsch Vorteks Tüpünün Performansına Tapa Açısı Etkisinin Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Modellenmesi
Yükleniyor...
Tarih
2008
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, deneysel verilerden yararlanılarak, karşıt akışlı Ranque-Hilsch vorteks tüpü (RHVT)’nün sıcak çıkış tarafındaki tapa uç açısının performansa etkisi yapay sinir ağı (YSA) ile modellenmiştir. Modellemede laboratuar ortamında yapılan deneysel çalışmalar sonucunda elde edilen veriler kullanılmıştır. Geliştirilen sistemde YSA uygulanan giriş parametreleri P, \xi ve \varnothing çıkış parametresi ise \Delta T’dir. YSA’dan elde edilen sonuçlar ile deneysel verilerin istatiksel analizleri yapılıp mukayese edildiğinde, iki grup verinin uyumlu olduğu tespit edilmiş ve aralarında anlamca hiçbir fark olmadığı görülmüştür. Sonuç olarak, bu çalışmayla YSA’nın RHVT’lerde güvenli bir şekilde kullanılabileceği ve çok sayıda deneysel dezavantajı minimuma indireceği gösterilmektedir.
In this study, by making use of experimental data, the effect of plug tip angle at the hot outlet section of a counter flow Ranque-Hilsch vortex tube (RHVT) on performance has been modeled using artificial neural network (ANN). In the modeling, data which were obtained from experimental studies in a laboratory environment have been used. In the system developed, ANN apply input parameters are P, \xi and \varnothing, output parameter is \Delta T. When the results obtained from ANN and statistical analyses of experimental data have been compared, it has been determined that the two groups of data are coherent, and that there is not a significant difference between them. As a result, this study indicates that ANN can be safely used for RHVTs and thus it can decrease many experimental disadvantages to a minimum level.
In this study, by making use of experimental data, the effect of plug tip angle at the hot outlet section of a counter flow Ranque-Hilsch vortex tube (RHVT) on performance has been modeled using artificial neural network (ANN). In the modeling, data which were obtained from experimental studies in a laboratory environment have been used. In the system developed, ANN apply input parameters are P, \xi and \varnothing, output parameter is \Delta T. When the results obtained from ANN and statistical analyses of experimental data have been compared, it has been determined that the two groups of data are coherent, and that there is not a significant difference between them. As a result, this study indicates that ANN can be safely used for RHVTs and thus it can decrease many experimental disadvantages to a minimum level.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Termodinamik, Ranque–Hilsch vorteks tüp, Performans, Yapay sinir ağları, Ranque–Hilsch vortex tube, Performance, Artificial neural network
Kaynak
Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
28
Sayı
2
Künye
Dincer, K., Taşdemir, Ş., Başkaya, Ş., Uysal, B. Z., (2008). Karşıt Akışlı Ranque-Hilsch Vorteks Tüpünün Performansına Tapa Açısı Etkisinin Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Modellenmesi. Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi, 28(2), 1-7.
