Motor performans ve emisyon parametrelerinin yapay sinir ağları kullanılarak belirlenmesi
Determination of the engine performance and emission parameters using artificial neural networks
Yazar: MAHMUT TÜRKMEN
Danışman: PROF. MUSTAFA İLBAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation
Dizin: Egzoz emisyonları = Exhaust emissions ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Gaz türbinli motorlar gerek karada gerek havada havacılık, kojenerasyon, enerji santrali gibi pek çok uygulamada yaygın şekilde kullanılmaktadır. Uçak gaz türbinli motorlarında, egzoz gaz sıcaklığı (EGS) motorun sağlıklı bir şekilde çalışıp çalışmadığını gösteren bir parametredir. Yüksek EGS motorun daha çok yıpranmasına ve böylece motorun bozulmasına neden olur. Federal Havacılık Otoritesi (Federal Aviation Authority-FAA) her bir uçak motorunu belirli bir EGS sınırı ile sertifika eder. Bu nedenle bir gaz türbinli motorun EGS'nın tahmin edilmesi hem gaz türbinli motorun yapısı hem de performansı için oldukça önemlidir. Bir turbofan motor kendisine ait EGS limitine ulaştığı zaman, türbin kanat sıcaklığı erime sınırına yükselir. Bu durumdaki bir motorun bakım için parçalarına ayrılması gerekir. Bu işlem de çok yüksek bakım masrafı gerektirir.Yapay sinir ağları (YSA) modelleri mühendislik problemlerinin çözümünde alternatif bir yöntem olarak kullanılabilir. Öğrenme ve genelleme yapabilme yeteneği, daha az bilgi gereksinimi, hızlı gerçek zaman çalışma kabiliyeti ve gerçekleştirilmesinin kolay olması YSA'yı son yıllarda oldukça popüler yapmıştır. Bu cazip özelliklerinden dolayı bu çalışmada CFM56-7B motorlarının EGS değerleri, YSA ile tahmin edilmiştir.Turbojet motorların egzozlarındaki nitrojen oksitleri (NOx) emisyonu, artan çevresel gereksinimler için önemli bir konudur. NOx emisyonları zehirli bir karaktere sahiptir ve iklim değişikliğine neden olurlar. Bu nedenle NOx emisyonunun limitleri pek çok ülkede çeşitli kurallarla sınırlandırılmıştır. Jet motorlarda NOx oluşumunun tam olarak oluşum mekanizması anlaşılamadığı için, emisyonun değerlendirilmesi amacıyla analitik bir metot tam olarak oluşturulamaz. Bu nedenden dolayı bu tez çalışmasında, CFM serisi gaz türbinli motorların NOx emisyonları YSA ile tahmin edilmiştir. Motorların emisyon verileri Uluslar arası Sivil Havacılık Organizasyonu (International Civil Aviation Organization-ICAO) veri bankasından elde edilmiştir.Tez çalışmasının birinci bölümünde, motor çalışma parametreleri ve emisyon tahmini ile ilgili literatürde yapılmış olan çalışmalar sunulmuş ve tezin hedefi belirtilmiştir.İkinci bölümde gaz türbinli motorlar tanıtılmıştır.Üçüncü bölümde YSA kısaca anlatılmıştır.Dördüncü bölümde EGS ve NOx tahmini için geliştirilen YSA modelleri tanıtılmış ve benzetim sonuçları sunulmuştur.Beşinci bölümde ise sonuçlar ve öneriler verilmiştir.

Abstract:
Gas turbine engines, based on terrestrial and aeronautical, are used for a wide range of power generation applications such as aerospace, co-generation, power plants. In aircraft gas turbine engines, the exhaust gas temperature (EGT) is a primary measure of engine health. The higher EGT causes the more wear of the engine and thus the performance of the engine deteriorates. For every aircraft engine, a certain EGT limit is certified by the FAA. When a turbofan engine reaches its EGT limit, temperature of turbine blades rises to its melting limit. Therefore, the engine must be torn down for maintenance. This entails a high maintenance cost. For this reason, the estimation of EGT of a gas turbine engine is very important in terms of both the performance and the structural of gas turbine.Artificial neural network (ANN) models may be used as an alternative method for solving engineering problems. Ability and adaptability to learn, generalizability, smaller information requirement, fast real-time operation, and ease of implementation features have made ANNs popular in the last few years. Because of these attractive features in this study, ANN used to the estimation of EGT of fifty CFM56-7B engines.The prediction of nitrogen oxides (NOx) emissions in turbojet engines exhausts is very important issue for the increasing environmental requirements. The NOx emissions have toxic character and they cause climate change. For this reason, NOx emissions are subjected to limits fixed by legislators in a lot of countries. Because of a lack of complete understanding of the phenomena governing the formation of the NOx in jet engines, analytical methods used to evaluate the quantities of the emissions are not efficiently established. For this reason, in this thesis, the NOx emissions of the CFM aircraft gas turbine engines are also estimated using ANN. The emission data of the engines are obtained from International Civil Aviation Organization-ICAO data bank.In the first chapter, studies given in the literature about engine performance parameters and emission prediction was given and the aim of thesis was introduced.In the second chapter, the gas turbine engines were presented.In the third chapter, the ANN was described briefly.In the fourth chapter, the neural models developed for EGT and NOx estimation were described and the simulation results have been presented.In the fifth chapter, the results obtained from this work were evaluated and discussed