R410A SOĞUTUCU AKIŞKANININ TERMODİNAMİK ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI METODUYLA MODELLENMESİ
Bu çalışmada, buhar sıkıştırmalı soğutma çevriminde kullanılan ve ozon tabakasına zararı olmayan çevre dostuR410a soğutucu akışkanının doyma basıncı, sıvı ve buhar entalpileri, entropileri, kızgın buhar entalpisi ve sıcaklığı gibi termodinamik özellikleri Yapay Sinir Ağları (YSA) modeliyle belirlenmiştir. Bu modelde kullanılan veriler, literatürde mevcut olan ampirik ve deneysel veriler yardımıyla elde edilmiştir. Çalışmada; çok iyi eğitilmiş bir YSA modeliyle, istenilen her aralıkta soğutucu akışkanın termodinamik özelliklerinin tespiti için yeni formülasyonlar türetilmiştir. Bu formülasyonlar, ağ modeline ait ağırlık ve bias değerleri kullanılarak elde edilmiştir. Modelden elde edilen denklemlerle çok daha hızlı ve basit çözümlere ulaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler:
Yapay sinir ağları, buhar sıkıştırmalı sistemler, R410a, termodinamik özellikler
MODELING OF THERMODYNAMIC PROPERTIES OF REFRIGERANT R410A WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
In this study, thermodynamic properties as saturation pressure, saturated liquid enthalpy and entropy,superheated vapor enthalpy and temperature of R410a refrigerant, which are harmful to the ozone layer, used inthe vapor compression refrigeration systems were determined with Artificial Neural Network (ANN) model.Data of thermodynamic properties used in the study were obtained from empirical and experimental data that isavailable in the literature. In order to determine thermodynamic properties of refrigerant for all spans, newformulations were derived by ANN model which was very well trained. These formulations were derived withusing weights and bias values of network. With these formulations, faster and simple solutions can be obtained.
___
- Çengel, A.Y., Boles, A.M, Thermodynamics: An
- Engineering Approach, McGraw-Hill, New
- York, U.S., 1994.
- Özkol, N., Uygulamalı Soğutma Tekniği,
- TMMOB Makine Mühendisleri Odası Yayın No:
- , Ankara, 1999.
- Dossat, R.J., Principles of Refrigeration,
- Prentice Hall, New Jersey, U.S., 1997.
- Dupont. 2004. DuPont de Nemours and
- Company Inc. http://www.dupont.com/suva
- Kalogirou, S.A.,“Artificial Neural Networks in
- Renewable Energy Systems Applications: A
- Review”, Renewable and Sustainable Energy
- Reviews, 5, 373–401, 2000.
- Dorvlo, S.S., Jervase, J.A., Al-Lawati, A., “Solar
- Radiation Estimation Using Artificial Neural
- Network”, Applied Energy, 71, 307–319, 2002.
- Civalek, Ö., “Dairesel Plakların Nöro-Fuzzy
- Tekniği İle Analizi”, Dokuz Eylül Üniversitesi
- Fen ve Mühendislik Dergisi, 1(2), 13-31, 1999.
- Sözen, A., Arcaklıoğlu, E., Özalp, M.,
- Formulation based on Artificial Neural Network
- of Thermodynamic Properties of Ozone Friendly
- Refrigerant/Absorbent Couples”, Applied Thermal
- Engineering, 25(11-12): 1808-1820, 2005.
- Sözen, A., Akçayol, M.A., “Modelling (Using
- Artificial Neural-Networks) the Performance
- Parameters of a Solar-Driven Ejector-Absorption
- Cycle”, Applied Energy, 79(3): 309-325, 2004.
- Kalogirou, S. A., “Long-Term Performance
- Prediction of Forced Circulation Solar Domestic
- Water Heating Systems Using Artificial Neural
- Networks”, Applied Energy, 66, 63–74, 2000.
- Kalogirou, S.A, “Applications of Artificial Neural
- Networks in Energy Systems: A Review”, Energy
- Conversion&Management, 40: 1073-1087, 1999.
- Fu, L.M., Neural Networks in Computer
- Intelligence, Mc Graw-Hill International Editions,
- p., 1994.
- Tsoukalas, L.H., Uhrig, R.E., Fuzzy and Neural
- Approaches In Engineering, John Wiley&Sons
- Inc., 587p., 1997.
- Efe, Ö., Kaynak, O., Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları,
- Boğaziçi Üniversitesi, İstanbul, 2000.
- Şencan, A., Yakut, A.K., Dikmen, E., “A New
- Model for Determining the Thermodynamic
- Properties of LiBr-H2O Solution”, G.U. Journal
- of Science, 17(1):101-110, 2004.
- Sözen, A., Arcaklıoğlu, E., Özalp, M.,
- “Formulation based on Artificial Neural Network
- of Thermodynamic Properties of Ozone Friendly
- Refrigerant/Absorbent Couples”, Applied Thermal
- Engineering, 25(11-12): 1808-1820, 2005.
- Sözen, A., Akçayol, M.A., “Modelling (Using
- Artificial Neural-Networks) the Performance
- Parameters of a Solar-Driven Ejector-Absorption
- Cycle”, Applied Energy, 79(3): 309-325, 2004.
- ISSN: 1300-1884
- Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
- Başlangıç: 1986
- Yayıncı: Oğuzhan YILMAZ
Sayıdaki Diğer Makaleler
Ülkü ŞAHİN, O.Nuri UÇAN, Cuma BAYAT, H. Kurtuluş ÖZCAN
İMALAT HÜCRESİNDE KULLANILAN BİR ROBOTUN İŞLEMLERİNİN SIRALANMASI
Ulusal ve uluslararası mevzuatlar çerçevesinde otellerde kaçış yollarının analizi ve bir örneklem
Günaydın Zeynep KONUR, Füsun DEMİREL
İmalat hücresinde kullanılan bir robotun işlemlerinin sıralanması
Bir tabu arama uygulaması : Esnek imalat sistemleri'nde parça seçimi ve takım magazini yerleşimi
BİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME SÜRECİ İÇİN YENİ BİR MODEL TASARIMI VE UYGULAMASI
Metin DAĞDEVİREN, Nilay DÖNMEZ, Mustafa KURT
R410A SOĞUTUCU AKIŞKANININ TERMODİNAMİK ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI METODUYLA MODELLENMESİ
Önder KIZILKAN, Arzu ŞENCAN, Ali YAKUT
FARKLI SOSYO-EKONOMİK DÜZEYE SAHİP KULLANICILARIN KONUT ANA YAŞAMA MEKANINI DEĞERLENDİRMESİ