Dairesel jet akışların yapay sinir ağları (YSA) ve ANFIS yöntemi ile incelenmesi
Artifical neural network and ANFIS investigation of circular jet flow
Yazar: HAKKI ÖNER
Danışman: PROF. DR. İSMAİL EKMEKÇİ
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Teknik Eğitim = Technical Education

Özet:
Bu çalışmada deney odası kesitleri 32 cm x 32 cm ve uzunluğu 75 cm olan hava tünelinde ses altı, düşük hızda deneysel çalışması yapılan dairesel jet akışlarının Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Uyumlu Sinirsel Bulanık Ağ (ANFIS) modelleri oluşturularak hız değerleri tahmin edilmiştir ve bulunan sonuçlar deneysel değerler ile karşılaştırılarak değerlendirme yapılmıştır.Rüzgar tüneli içerisinde 30 m/s hız değerindeki jet akışı rüzgar tüneli deney odası girişine bağlanmış bir kompresör ile sağlanmaktadır. 0-10-20 m/s hızlarındaki tünel akışı ise, tünel çıkışına yerleştirilmiş bir eksenel fan ile jet akışı ile aynı doğrultuda emiş yaparak sağlanmaktadır. Bu deneysel çalışmada rüzgar tünelindeki jet hız değerleri ile radyal hız dağılımı ölçümleri 2-Boyutlu ölçüm yapabilen bir anemometre ile rüzgar tüneli deney odası girişinden sonra dört farklı mesafeye yerleştirilmiş olan ölçüm istasyonlarında yapılmıştır.YSA ve ANFIS modellerini oluşturmak için tünel hızı, uzunluk oranı ve radyal mesafeler girdi olarak alınmış, bu verilerle YSA ve ANFIS modelleri eğitilerek ağlar oluşturulmuş ve bu girdilere karşılık gelen radyal hız dağılımları çıktı olarak elde edilmiştir. Bu ağlardan elde edilen veriler ile deneysel ölçüm yapılmış veri aralıklarındaki hız profilleri tahmin edilmiş ve deneysel sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Daha sonra deneysel ölçümü yapılmamış istasyon noktalarındaki hızlar bu eğitilmiş modeller ile tahmin edilmiştir. Tahmin edilen bu sonuçların doğruluğunu test etmek için de bu değerler ile deneysel sonuçlar boyutsuz hız dağılım grafiklerinde bağıl olarak karşılaştırılmıştır. Buna ilave olarak deneysel ölçümlerin yapılmadığı 5 m/s ve 15 m/s tünel hızları için de benzer şekilde hız dağılım değerleri ve boyutsuz hız dağılım grafikleri elde edilerek karşılaştırmalı yorumlar yapılmıştır.YSA ve ANFIS metotlarıyla elde edilen bu sonuçlara karşılık gelen jet eksen hız grafikleri ile jet hüzme oranı grafikleri elde edilmiş ve deneysel sonuçlardan elde edilen değerlerle karşılaştırılmış; YSA ve ANFIS ile tahmin edilen sonuçların jet akışına uygun olduğu tespit edilmiştir. ANFIS ile elde edilen sonuçlarda en düşük hata oranı %15.9 olarak bulunmuş; YSA ile yapılan çalışmada ise en düşük hata oranı %12.4 bulunmuş; hata oranı açısından YSA metodunun daha avantajlı olduğu; fakat tahmin edilen sonuç değerlerine ait jet hızı profilleri incelendiğinde ANFIS metodunun daha doğru ve hassas sonuçlar verdiği görülmüştür.

Abstract:
In this study, Artificial Neural Network (YSA) Adaptive Neural Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS) models have been established to predict velocity distribution for subsonic low speed radial jet flow phenomena where the experimental study were accomplished on an air tunnel having 32 cm x 32 cm cross section and 75 cm length test section and predicted values were compared with experimental measurement and required evaluations have been done.Fixed 30 m/s velocity jet flow in tunnel is accomplished by a compressor located at the inlet of the experimental wind tunnel setup. On the other hand, 0-10-20 m/s velocity jet flow is accomplished by means of a axial fan placed at the exit of the tunnel. Sucking is carried out in the same direction. In this experimental study, jet flow and radial flow values in tunnel are measured by a 2-Dimensional anemometer. Measurements are done at four different points located after jet exit.Tunnel speed, length-rate and radial distances were taken as inputs to form our YSA and ANFIS models and there formed models have been trained then corresponded radial velocity values have been obtained as the outputs of our YSA and ANFIS models. Velocity profiles of the data gaps of the experimental measurements are guessed by using the data obtained from these Networks and compared with the experimental results. Then, the velocity at a point between measurement stations gaps are guessed through these trained models. In order to test the velocity of the guessed values; normalized experimental and guessed values are compared on the non-dimensional velocity distribution graphs. In addition to those investigations, similar analyses were done for the 5 m/s and 15 m/s tunnel speeds that are not evaluated and measured experimentally.Corresponded axial jet velocity graphs and jet beam rate graphs have been formed for the obtained results from our YSA and ANFIS models and these results were compared with experimental values then it can be said that YSA and ANFIS expectations are well matched to jet flow phenomena.The lowest fault rate is found as % 15,9 in the results obtained from ANFIS while the lowest fault rate is found as % 12,4 in YSA model. When checked out in terms of faults, model YSA seems to yield better results, however, the expected values in ANFIS give better results from jet speed profiles perspective.