CO2 kullanılan ısı pompalı kurutucularda performans arttırılması
Performance improvement in CO2 heat pump dryers
Yazar: GÖRKEM ARGALIOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. DERYA BURCU ÖZKAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Zararlı soğutucu gazların da sebep olduğu sera gazı etkisi, küresel ısınma ve ozan tabakası delinmesi tüm dünyayı etkileyen çok önemli ve çok tehlikeli gerçeklerdir. Bu tehlikeyi yavaşlatmak ve azaltmak için tüm dünyada birçok yasal yönetmelik ve teşvik düzenlenmektedir. Şirketler ve üniversiteler hızla daha çevreci hatta doğal akışkanları ısı pompalarında ve klimalarda kullanmaya, denemeye başlamıştır. Bu soğutucu akışkanlardan CO2 hem doğal oluşundan hem de termofiziksel özelliklerinden dolayı en çok tercih edilen akışkanlardandır.
Bu çalışmada, CO2 (R744) ile transkritik çevrimle çalışan ısı pompalı çamaşır kurutma makinasının performansı, enerji tüketimi ve kurutma süresi oluşturulan yapay sinir ağı modeli hızlı bir şekilde hesaplanabilmektedir. Daha önce MATLAB ortamında oluşturulmuş olan matematiksel modelin girdileri ve sonuçları, bu çalışma sırasında oluşturulan yapay sinir ağı modelinin öğrenme işleminde kullanılmıştır. Model sistemi bir kere öğrendikten sonra öğretilen değerlerin dışında başka girdilere cevap verebilmektedir.
İki adet ana ileri beslemeli yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Bunlardan ilki matematiksel MATLAB modelinin girdileri ve çıktıları arasındaki ilişkiyi öğrenen ve o değerleri test eden model; diğeri ise bu modeli test eden modeldir. Sistem test modeline, matematiksel model verileri içinden 33 adet verinin çıkartılmasıyla oluşturulan model aracılığıyla öğretilmiştir. Uzayın bazı noktalarını (33 veriyi) eksik
xv
öğrenen model üzerinde, çıkartılan 33 adet veri test edilmiştir ve sonuçları matematiksel model sonuçları ile karşılaştırılmıştır.
Kurulan tüm yapay sinir ağı modeli girdi ve çıktıları bir transfer fonksiyonu ile öğrenmektedir. 3 farklı transfer fonksiyonu (lineer, sigmoid, tanjant hiperbolik) tüm girdi çıktı ikilisi arasında denenmiştir. En iyi sonucu veren transfer fonksiyonu her model için seçilerek modellerin optimizasyonu yapılmıştır.
Optimize edilmemiş birinci yapay sinir ağı modelleri ile matematiksel model karşılaştırıldığında, 12 adet çıktının maksimum ortalama hatası %10.795 olarak bulunmuştur. Bu model optimize edildikten sonra ise 12 adet çıktının maksimum ortalama hatası %5.401' e düşmüştür. Optimize edilmiş test modelinde ise beklenildiği gibi (daha küçük öğretilmiş uzay ve zorlanmış veri ayıklanmasından dolayı) hata oranları bir miktar artmıştır ve 12 çıktının maksimum ortalama hatası %21.498 bulunmuştur.
Yapılan bu çalışma ile kurutma makinalarının içine yapay sinir ağı kodları gömülerek, sistemin enerji tüketimini ve kurutma süresi iyileştirmesi anlık olarak yapılabileceği görülmüştür.

Abstract:
Greenhouse gas effects, global warming and ozone layer depletion which effects whole world and caused by harmful refrigerants, are very important and dangerous facts. There are many regulations and incentives are being prepared, in order to slow down and decrease that danger. Companies and universities rapidly started trying to use environmentalist yet more natural refrigerants in heat pumps and air conditioners. Among all those refrigerants, hence it is natural and as well as its thermophysical properties, CO2 is one of the most preferred refrigerant.
In this study, transcritical cycle based CO2 (R744) heat pump dryer performance, electric consumption and drying duration can be calculated via neural network model. Previously created mathematical MATLAB model's inputs and outputs were used for newly created neural network model to learn. When model was learnt the system once, it can easily response unknown or unidentified inputs.
Two main feedforward neural network model were created. First one is the model that is learning the relations between mathematical MATLAB model's inputs and outputs, and testing the results; the other model is the test model. System was taught to the test model via 33 cases extracted mathematical model. The extracted 33 cases' inputs were tested on the narrowed space (33 case extracted) model and results were compared.
All neural networks models learn the inputs and outputs with a transfer function. 3 different transfer functions (linear, sigmoid and tangent hyperbolic) were tried both
xvii
input-output couple. Best transfer function couple was chosen to optimize for each model.
The maximum of average errors of the 12 outputs were found 10.795% in comparison of non-optimized first main models and mathematical model. At the optimized main model side; the maximum of average errors of the 12 outputs were found 5.40%. At the optimized test model comparison, the maximum of average errors was found 21.498% -as expected due to narrowed space.
With this work, it was obtained that; by usage of neural network codes that embedded in dryers, can improve consumption of energy and drying duration in real time.