Isı taşınım problemlerinde geometrinin etkisi ve yapay zeka uygulamaları
The effect of geometry in convection problems and artificial intelligence applications
Yazar: İLKER MERT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SEMİR GÖKPINAR
Mustafa Kemal Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Enerji verimliliği konusunda son yıllarda önemli düzeyde ağırlık kazanan, endüstriyel uygulamalarda ısı transferinin artırılması; sıkça karşılaşılan ve sürekli geliştirilme ihtiyacı olan bir mühendislik problemidir. Enerji ve malzeme tasarrufu düşünceleri doğrultusunda, ısı transferini iyileştirme amacıyla çeşitli araştırmalar yapılmış ve yapılmaya devam edilmektedir. Isı transferinin iyileştirilmesi konusunda belli başlı parametreler ve bu parametrelerin etkilediği fiziksel büyüklükler bulunmaktadır. Bu fiziksel büyüklüklerin, ısı transferine katkısı aşamasında, malzeme cinsinin önemli bir rolü bulunmaktadır. Malzeme cinsinin ve imalat yöntemlerinin, malzemenin boyutlarının, sürtünmeye olan duyarlılıklarının, farklı akışkanlarla nasıl termal tepkimeye gireceğinin belirlenmesi gerekmektedir. Özellikle son yıllarda ısı değiştirici imalatçılarının ağırlıklı olarak alüminyum malzeme kullanmaları, bizim açımızdan, malzeme ısı transfer katsayısının gerçekte ne kadar etkili olduğu sorusunu gündeme getirmiştir.Bu bağlamda; bu deneysel çalışmada, aynı geometriye sahip farklı metaller üzerinde zorlanmış taşınım ile ısı transferinin, yüzey film katsayılarına etkileri incelenmiştir. Elde edilen parametreler, farklı malzeme cinsleri için karşılaştırılmış, avantaj ve dezavantajları; tablolarla açıklanarak verilmiştir. Akış rejiminin laminer seçilmesiyle birlikte; hem daha hassasiyetli bir sonuca ulaşılmış, hem de zorlanmış taşınım ile ısı transferinde laminer akışların etkileri gözlemlenmiştir. Sonuç olarak aynı dikdörtgen kesite sahip alüminyum ve çelik malzeme üzerinde zorlanmış konveksiyonun ısı transferi ve yüzey film katsayısına etkileri incelenmiştir. Deneyde elde edilen sonuçların, seçilen metallerin ısı iletim katsayıları arasında yaklaşık 14.5 kat fark bulunması ve bu durumun deney sonuçlarını etkilemesinin mümkün olup olmadığı araştırılmış ve sonuçları sunulmuştur. Bu suretle, deneyde kullanılan malzemenin, ısıl özelliklerinin, ısı transfer katsayısının hesaplanmasında göz önüne alınması gereken bir faktör olduğu ortaya konmuştur.Bu çalışmada her iki levha için elde edilen ısı transfer katsayılarının yapay sinir ağları tarafından tahmin edilip edilemeyeceği araştırılmıştır. Bununla birlikte hatayı geriye yayma (Back Propagation) algoritmasının Levenberg-Marquardt (LM) versiyonu için `hiperbolik tanjant ve doğrusal fonksiyon' transfer fonksiyonu kullanılarak bir yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Isı transferi katsayısı tahmininin bu yapay sinir ağı ile yapılabileceği görülmüştür.

Abstract:
In recent years, increasing the heat transfer in industrial applications having a huge significant level of energy efficiency is an engineering problem encountered frequently and constantly in need of development. In opinion of energy and material saving, in order to improve the heat transfer in line with various studies is made and continue to be made. For improve the heat transfer, certain parameters and physical magnitudes of these parameters are affected. These physical quantities, the contribution of the heat transfer process, the material type has an important role. Materials of the types and manufacturing methods, which has been known; the dimensions of the material, the sensitivity of friction, different fluids is necessary to determine how to enter the thermal reaction. Especially in decades mainly heat exchanger manufacturers commonly use the aluminium material, so our point of view, how effective the material, to heat transfer coefficient actually raised the question.In this respect, this experimental study, investigated that has the same geometry with different metals on the forced convection heat transfer from the surface film coefficients. The obtained parameters were compared for different material types, advantages and disadvantages; tables are explained. With selection of the laminar flow regime, both the more sensitive reached a conclusion, and observed effects with forced convection heat transfer in laminar flows. As a result, having the same rectangular cross-section aluminium and steel material were investigated with results of surface film on the forced convection heat transfer coefficient. Results of heat transfer coefficients between the selected metal obtained and the difference between these metal coefficients has of about 14.5 fold, in this case it is possible not to affect the results of experiments investigated and results were presented. Therefore, it was demonstrated that thermal properties of the material used in this experiment, should be taken into account to calculate heat transfer coefficient.In this study, heat transfer coefficients obtained for each of two plates, whether predicted by artificial neural networks was investigated. Accordingly an artificial neural network carried out by Levenberg-Marquardt (LM) version of the error Back Propagation algorithm with the transfer function 'hyperbolic tangent and linear function.It was seen that heat transfer coefficient prediction with this an artificial neural network will be able to do.