- Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 23 Issue: 3
- Artificial Neural Network Techniques for the Determination of Condensation Nusselt Number in Horizon...
Artificial Neural Network Techniques for the Determination of Condensation Nusselt Number in Horizontal Smooth Tubes
Authors : Mustafa Kemal Sevindir, Alişan Gönül, Alican Çebi, Hatice Mercan
Pages : 871-877
Doi:10.19113/sdufenbed.503829
View : 13 | Download : 4
Publication Date : 2019-12-25
Article Type : Research
Abstract :Bu çalışmada, literatürdeki hazır deneysel veriler kullanılarak, yatay pürüzsüz borularda yoğuşmadaki Nusselt sayısını belirlemek için yapay sinir ağları (ANN) yöntemi kullanılmıştır. R32, R134a ve %50/%50 ve %60/%40 R32/R125 azeotropik soğutucu karışımlarının yoğuşma ısı transferi dört farklı ANN yöntemi ile incelendi; Levenberg-Marquardt, Bayes düzenlenmesi, ölçeklenmiş eşlenik değişim ve esnek geri yayılımı. Deneysel veriler Dobson ve ark.[1]’nın çalışmalarından alınmıştır. Giriş parametreleri kütle akısı, kalite, hidrolik çap, Soliman'ın değiştirilmiş Froude sayısı, akışkan faz yoğunluğu ve çıkış parametresinin yoğuşmadaki Nusselt sayısının olduğu sıvı fazın dinamik viskozitesidir. Bu çalışmada, boru çapları aralığı 3,14-7,04 mm arasında ve kütle akı aralığı 50-800 kg/m 2 arasındadır. Eğitim algoritmaları farklı nöron sayıları kullanılarak test edildi ve en iyi algoritma 8 nörona sahip Bayes düzenlenmesi olarak bulundu. ANN kullanılarak değerlendirilen Nu sayısının deney sonuçlarına göre ±%15 hata payı olduğu gözlenmiştir. Ayrıca, artan kütle akı oranları için hata payı ±%5 civarındadır.Keywords : Yoğuşma, Yapay sinir ağları, Soğutucu akışkan, Nusselt sayısı, Yatay pürüzsüz boru