Termal bariyer kaplanmış motorun yapay sinir ağları ile matematiksel modellenmesi
Thermal barrier coating engine mathematical modeling with artificial neural network
Yazar: HAKAN GÜL
Danışman: DOÇ. DR. HANBEY HAZAR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı / Otomotiv Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında içten yanmalı motorlara Termal Bariyer Kaplama (TBK) uygulanmıştır. TBK uygulaması ile motorların yakıt tüketiminin azaltılması, emisyonlarının iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak motorların matematiksel modelleri oluşturulmuştur. YSA ile deney tekrarlarının azaltılması ve deney maliyetinin düşürülmesi amaçlanmıştır. Dizel, benzinli ve LPG'li olmak üzere üç farklı motor üzerinde çalışılmıştır. Dizel motorun piston, egzoz ve emme supapları Yüksek Hızda Oksi Yakıt Püskürtme (HVOF) yöntemi kullanılarak Tungsten Karbür (WC) ile benzinli motorun piston, egzoz ve emme supapları ise Plazma Sprey yöntemi kullanılarak Krom Karbür (Cr3C2) ile 300 mm kalınlığındaki seramik malzeme ile kaplanmıştır. Kaplama öncesinde ve sonrasında dizel motorun NOx, CO, CO2, HC, duman yoğunluğu emisyon değerleri, egzoz gaz sıcaklığı (EGS) ve özgül yakıt tüketimi (ÖYT) değerleri ölçülmüştür.  Benzinli motorun NOx, CO, CO2, HC emisyonları, EGS ve ÖYT değerleri ölçülmüştür. LPG'li motorun ise NOx, CO, CO2, HC emisyonları ve EGS değerleri ölçülmüştür. Bu değerler grafikler yardımıyla yüzdesel olarak karşılaştırılmıştır. Kaplanmış ve kaplanmamış (standart) motorun YSA ile matematiksel modellemesi yapılmıştır. Deneylerden elde edilen sonuçlar YSA'ya giriş olarak uygulanarak motorların bütün hızlardaki değerleri tahmin ettirilmiştir. YSA'dan alınan sonuçlar ile gerçek deney sonuçları karşılaştırılmış ve sonuçların örtüştüğü görülmüştür. Normal motorlar (NM) ile kaplanmış motorlar (KM)'ın sonuçlarını görsel olarak karşılaştırmak, maliyet ve zaman kaybını azaltmak amacıyla YSA'dan alınan tahmini değerler kullanılarak MATLAB GUI'de ara yüz programı hazırlanmıştır.
TBK ile dizel motor egzoz emisyonlarından HC, CO, duman yoğunluğu emisyonu ve ÖYT değerlerinde düşüş,  CO2,  NOx ve EGS değerinde ise artış olmuştur. Benzinli motor egzoz emisyonlarından HC, CO, ÖYT değerlerinde azalma, CO2, NOx ve EGS değerlerinde ise artış olmuştur. LPG'li motor egzoz emisyonlarından HC ve CO değerlerinde düşüş, CO2, NOx ve EGS değerinde ise artış olmuştur.
Elde edilen sonuçlar TBK ile motorlarda egzoz emisyon, ÖYT ve EGS değerlerinde dikkate alınacak bir iyileşme olduğunu göstermiştir. Ayrıca YSA ile matematiksel modelleme yapılarak elde edilen sonuçların deney tekrarlarını azalttığı saptanmıştır.      
Böylelikle zamandan, yakıt sarfiyatından ve iş gücü kaybından tasarruf edileceği anlaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Termal Bariyer Kaplama, Yapay Sinir Ağı, Benzinli Motor Dizel Motor, LPG'li Motor, Matematiksel Modelleme

Abstract:
In this study, Thermal Barrier Coating (TBC) was applied to the internal combustion engine. It was intended to decrease the fuel consumption values of the engine and improve emission values by TBK application. The mathematical model of the engines was obtained by using Artificial Neural Network (ANN). The usage of ANN reduced both the experimental costs and number of repeated experiments. Three different engines including diesel, gasoline and LPG were studied. Pistons, exhaust and intake valves of diesel engine were coated with Tungsten Carbide (WC) by using High Velocity Oxy Fuel Injection (HVOF) method, and the pistons, exhaust and intake valves of gasoline engine were coated with Chrome Carbide (Cr3C2) by using the Plasma Spray method with the ceramic material of 300 mm thickness. Before and after the coating, NOx, CO, CO2, HC, soot emissions, exhaust gas temperatures (EGT) and specific fuel consumption (SFC) values of diesel engine were measured. NOx, CO, CO2, HC, exhaust gas temperatures (EGT) and specific fuel consumption (SFC) values of gasoline engine were measured. NOx, CO, CO2, and HC emissions and EGT values of LPG engine were also measured. These values were compared as percentage by the graphs. The mathematical modeling of coated and uncoated (standard) engines was obtained by using ANN. The results obtained from experiments were applied to ANN as inputs to estimate values at all speeds. The results of ANN were compared with the actual test results and it was found that the results were similar. To compare the results of normal engines (NE) and coated engines (CE) visually and to reduce costs and time-consuming processes a MATLAB GUI interface was prepared by using the estimated values obtained from ANN.
In TBC application; HC, CO, soot emissions and SFC values of the diesel engine reduced while CO2, NOx and EGT values increased. In gasoline engine, exhaust emissions of HC, CO and SFC reduced while CO2, NOx and EGT values increased. In LPG engines, exhaust emissions of HC and CO values reduced while CO2, NOx and EGT values increased.
The obtained results show that TBK has improved the engine exhaust emission values, SFC and EGT values considerably. It is also found that the usage of ANN to obtain mathematical modeling of engines reduces the repeated experiments. Thus, it is understood that we can save from time, fuel consumption and labor.
Key Words: Thermal Barrier Coating, Artificial Neural Network, Gasoline Engine,
Diesel Engine, LPG Engine, Mathematical Modeling