Radyal santrifüj pompaların yapay sinir ağları ile tasarımı
Design of radial centrifugal pumps using artificial neural network
Yazar: ALPER TANER
Danışman: PROF.DR. KAZIM ÇARMAN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Bu çalışmada santrifüj pompaların YSA teknikleri ile tasarımı yapılmıştır. Bu amaçla pompanın devir sayısı, debi ve manometrik yükseklik parametreleri giriş verisi, çark giriş çapı, çark çıkış çapı, çark kanat sayısı, pompa giriş borusu çapı ve pompa çıkış borusu çapı parametreleri de çıkış verisi olarak kullanılmıştır. Araştırmada YSA modeli iki yönlü çalıştırılmıştır. Bu çalışmada 3 yöntem için 5 model geliştirilmiştir. Geliştirilen Model1'de, 3 giriş ve 5 çıkış parametresi kullanılarak pompa tasarımı yapılmıştır. Geliştirilen Model2'de, 5 giriş ve 3 çıkış parametresi ve Model3, Model4 ve Model5'de ise 5 giriş ve tek çıkış parametresi kullanılarak deneysel performans sonuçları hesaplanmıştır.Ölçüm sonuçları ile YSA modelleri ve klasik metodlardan (regresyon denklemleri ve teorik hesaplamalar) elde edilmiş sonuçlar karşılaştırılmıştır. YSA ile pompa tasarımında, farklı algoritmalar kullanılmış ancak en iyi sonuçlar, LM algoritması ile elde edilmiştir.Pompa tasarım parametrelerinden çark giriş çapı, çark çıkış çapı, çark kanat sayısı, pompa giriş borusu çapı ve pompa çıkış borusu çapına ait, ölçüm değerlerine yaklaşımda ortalama hata, YSA modelinde (Model1) sırasıyla %2.43, %3.37, %2.11, %3.29 ve %5.11 olarak bulunurken uyuşma derecesi sırasıyla 0.0009, 0.0008, 0.0007, 0.0012 ve 0.0019 elde edilmiştir. Performans değerlerinden devir sayısı, debi ve manometrik yüksekliğe ait ölçüm değerlerine yaklaşımda ortalama hata, üç çıkışlı YSA modelinde (Model2), sırasıyla %1.24, %9.01 ve %6.33 olarak bulunurken uyuşma derecesi sırasıyla 0.0001, 0.0022 ve 0.0037 elde edilmiştir. Ayrıca performans değerlerinden devir sayısı, debi ve manometrik yüksekliğe ait ölçüm değerlerine yaklaşımda ortalama hata, tek çıkışlı YSA modellerinde (Model3, Model4 ve Model5) sırasıyla %0.94, %2.39 ve %1.18 olarak bulunurken uyuşma derecesi sırasıyla 0.0001, 0.0002 ve 0.0001 elde edilmiştir.Bu çalışmadaki nöral modeller ile gerek bir pompaya ait performans değerlerinin ve gerekse de performans değerleri verilen bir pompaya ait tasarım parametrelerinin saptanması hızlı ve güvenli bir şekilde yapılabilecektir.Anahtar Kelimeler :Yapay Sinir Ağları, Santrifüj Pompa, Pompa Tasarımı.

Abstract:
In this study, centrifugal pumps were designed through the ANN (Artificial Neural Network) techniques. For this purpose, the pump RPM, flow rate and manometric height parameters were used as input data, the impeller inlet diameter, the impeller outlet diameter, the number of impeller blades, the pump inlet pipe diameter and the pump outlet pipe diameter parameters as output data. In the research, the ANN model was made run in two directions. In this study, 5 models were developed for 3 methods. In the developed Model1, pump design was performed by using 3 input and 5 output parameters. Experimental performance results were calculated from the developed Model2 by using 5 input and 3 output parameters and from Model3, Model4 and Model5 by using 5 input and single output parameters.The measurement results along with the ANN models were compared to the results obtained with the classical methods (regression equations and theoretical calculations). In the pump design through ANN, different algorithms were used, however, the best results were obtained by using the LM algorithm.In the ANN model (Model1), whereas the average error in approaching measurement values, of the pump design parameters; the impeller inlet diameter, the impeller outlet diameter, the number of impeller blades, the pump inlet pipe diameter and pump outlet pipe diameter were found to be 2.43%, 3.37%, 2.11%, 3.29% and 5.11% respectively; the cohesion degrees were obtained to be 0.0009, 0.0008, 0.0007, 0.0012 and 0.0019 respectively. In the three output ANN model (Model2), whereas the average error in approaching measurement values, of the performance values, the RPM, flow rate and manometric height were found to be 1.24%, 9.01% and 6.33%, respectively; the cohesion degrees were obtained to be 0.0001, 0.0022 and 0.0037 respectively. Furthermore, in the single output ANN models (Model3, Model4 and Model5), whereas the average error in approaching measurement values, of the performance values, the RPM, flow rate and manometric height were found to be 0.94%, 2.39% and 1.18% respectively; the cohesion degrees were obtained to be 0.0001, 0.0002 and 0.0001 respectively.By means of the neural models employed in this study, both determination of performance values related to any pump and determination of the design parameters of any pump whose performance values are given will be made in a quick and reliable way.Key Words : Artificial Neural Network, Centrifugal Pump, Pump Design.