Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini

Mehmet Şen

doi:10.29130/dubited.551230

EN TR

Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini

Abstract

Bu çalışmada bir dizel motorda kullanılan dizel yakıtı ve kanola yağından üretilen biyodizel karışımlarının; emisyon, performans ve yanma deneysel verileri ile yapay sinir ağları ile oluşturulan modelin sonuçları karşılaştırılmıştır. Modelin oluşturulması için 44 farklı motor deney sonuçları kullanılmıştır. Ağın eğitiminde geri beslemeli algoritma kullanılmıştır. Öğrenme algoritması olarak trainlm, gizli katmanda logsig ve çıkış katmanında ise purelin fonksiyonları kullanılmıştır. Ağ eğitiminde giriş değişkenleri: karışımdaki dizel yakıt oranı, kanola yağı biyodizel oranı, motor devri ve motor momentidir. Çıkışta ise özgül yakıt tüketimi (ÖYT), egzoz sıcaklığı, yanma verimi, püskürtme başlangıcı, yanma başlangıcı, tutuşma gecikmesi, yanma süresi, duman koyuluğu ve NOx değerlerinin her biri için ayrı model oluşturulmuştur. YSA modellerinin R² değerleri tutuşma gecikmesi için 0,998, yanma süresi için 0,992, duman koyuluğu için 0,984, NOx için ise 0,990 olarak hesaplanmıştır. R² değerleri ÖYT, egzoz sıcaklığı, yanma verimi, püskürtme başlangıcı ve yanma başlangıcı değerleri için ise 0,999‘dan yüksek bulunmuştur.

Keywords

YSA,emisyon,yanma,performans

References

[1] A.O. Emiroğlu, A. Keskin and M. Şen, “Experimental investigation of the effects of turkey rendering fat biodiesel on combustion, performance and exhaust emissions of a diesel engine,” Fuel, c. 216, pp. 266–273, 2018.
[2] A. Keskin, “Pamuk yağı metil esteri-eurodizel yakıt karışımlarının direkt püskürtmeli bir dizel motorunun yanma, performans ve emisyon karakteristiklerine etkisi,” Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 18, s. 2, ss. 1–18, 2018.
[3] M. Şen, A.O. Emiroğlu, and A. Keskin, “Production of biodiesel from broiler chicken rendering fat and investigation of its effects on combustion, performance, and emissions of a diesel engine,” Energy & fuels, vol. 32, no. 4, pp. 5209–5217, 2018.
[4] A. Keskin, “Two-step methyl ester production and characterization from the broiler rendering fat: The optimization of the first step,” Renewable Energy, vol. 122, pp. 216–224, 2018.
[5] A. Keskin, “Pamuk Yağı Biyodizeli-Eurodizel Karışımlarının Tam Yükte Yanma, Performans ve Emisyonlara Etkisinin Deneysel Olarak İncelenmesi,” Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 17, s. 2, ss. 797-809, 2017.
[6] S. Sarıdemir ve S. Albayrak, “Kanola yağı metil esteri ve karışımlarının motor performans ve egzoz emisyonlarına olan etkileri,” İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, c. 4, s. 1, ss. 35-46, 2015
[7] S. Sarıdemir ve M. Tekin, “Kanola Yağı Metil Esteri ve Dizel Yakıt Karışımlarının Tek Silindirli Dizel Bir Motorun Performans ve Gürültü Emisyonlarına Etkisi,” Politeknik Dergisi, c. 19, s. 1, ss. 53-59, 2016.
[8] S. Ozturk, “Application of the Taguchi method for surface roughness predictions in the turning process,” Materials Testing, vol. 58, no. 9, pp. 782-787, 2016.
[9] S. Ozturk, “Application of ANOVA and Taguchi Methods for Evaluation of the Surface Roughness of Stellite-6 Coating Material,” Materials Testing, vol. 56, no. 11-12, pp. 1015-1020, 2014.
[10] F. Kara, “Taguchi optimization of surface roughness and flank wear during the turning of DIN 1.2344 tool steel,” Materials Testing, vol. 59, no. 10, pp. 903-908, 2017.

[11] S. Ozturk, “Machinability of stellite-6 coatings with ceramic inserts and tungsten carbide tools,” Arabian Journal For Science And Engineering, vol. 39, no. 10, pp. 7375-7383, 2014.
[12] B. Ghobadian, H. Rahimi, A.M. Nikbakht, G. Najafi and T.F. Yusaf, “Diesel engine performance and exhaust emission analysis using waste cooking biodiesel fuel with an artificial neural network,” Renewable Energy, vol. 34, pp. 976-982, 2009.
[13] S. Uslu and M.B. Çelik, “Prediction of engine emissions and performance with artificial neural networks in a single cylinder diesel engine using diethyl ether,” Engineering Science and Technology, vol. 21, no. 6, pp. 1194-1201, 2018.
[14] F. Kara, K. Aslantas and A. Çiçek, “ANN and multiple regression method-based modelling of cutting forces in orthogonal machining of AISI 316L stainless steel,” Neural Computing and Applications, vol. 26, no. 1, pp. 237-250, 2015.
[15] B. Çırak and S. Demirtaş, “An application of artificial neural network for predicting engine torque in a biodiesel engine,” American Journal of Energy Research, vol. 2, no. 4, pp. 74-80, 2014.
[16] Y. Çay, A. Çiçek, F. Kara and S. Sağıroğlu, “Prediction of engine performance for an alternative fuel using artificial neural network,” Applied Thermal Engineering, vol. 37, pp. 217-225, 2012.
[17] Y.Ö. Özgören, S. Çetinkaya, S. Sarıdemir, A. Çiçek and F. Kara, “Artificial neural network based modelling of performance of a beta-type Stirling engine,” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part E: Journal of Process Mechanical Engineering, vol. 227, no. 3, pp. 166-177, 2013.
[18] Y.Ö. Özgören, S. Çetinkaya, S. Sarıdemir, A. Çiçek and F. Kara, “Predictive modeling of performance of a helium charged Stirling engine using an artificial neural network,” Energy conversion and Management, vol. 67, pp. 357-368, 2013.
[19] M. Tekin and S. Saridemir, “Prediction of engine performance and exhaust emissions with different proportions of ethanol–gasoline blends using artificial neural networks,” International Journal of Ambient Energy, pp. 1-7, 2017.
[20] T.F. Yusaf, D.R. Buttsworth, K.H. Saleh and B.F. Yousif, “CNG-diesel engine performance and exhaust emission analysis with the aid of artificial neural network,” Applied Energy, vol. 87, no. 5, pp. 1661-1669, 2010.
[21] M. Canakci, A.N. Ozsezen, E. Arcaklioglu, A. Erdil, “Prediction of performance and exhaust emissions of a diesel engine fueled with biodiesel produced from waste frying palm oil,” Expert systems with Applications, vol. 36, no. 5, pp. 9268-9280, 2009.
[22] A.O. Emiroğlu, M. Şen, “Combustion, performance and emission characteristics of various alcohol blends in a single cylinder diesel engine,” Fuel, vol. 212, pp. 34–40, 2018. [23] A.O. Emiroğlu, M. Şen, “Combustion, performance and exhaust emission characterizations of a diesel engine operating with a ternary blend (alcohol-biodiesel-diesel fuel),” Applied Thermal Engineering, vol. 133, pp. 371–380, 2018.
[24] A.O. Emiroğlu, “Experimental examination of performance, exhaust emission and combustion behaviours of a CI engine fuelled with biodiesel/diesel fuel blends,” Sakarya University Journal of Science, vol. 22, no. 5, pp. 1274–1281, 2018.
[25] M. Şen, “The influence of canola oil biodiesel on performance, combustion characteristics and exhaust emissions of a small diesel engine,” Sakarya University Journal of Science, vol. 23, no. 1, pp. 121-128, 2019.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Engineering

Journal Section

Research Article

Authors

Mehmet Şen
0000-0002-0769-0521
Türkiye

Publication Date

July 31, 2019

Submission Date

April 9, 2019

Acceptance Date

May 22, 2019

Published in Issue

Year 2019 Volume: 7 Number: 3

DOI

https://doi.org/10.29130/dubited.551230

IZ

https://izlik.org/JA24DW73BU

APA

Şen, M. (2019). Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. Duzce University Journal of Science and Technology, 7(3), 2045-2056. https://doi.org/10.29130/dubited.551230

AMA

1.Şen M. Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. DUBİTED. 2019;7(3):2045-2056. doi:10.29130/dubited.551230

Chicago

Şen, Mehmet. 2019. “Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma Ve Emisyon Tahmini”. Duzce University Journal of Science and Technology 7 (3): 2045-56. https://doi.org/10.29130/dubited.551230.

EndNote

Şen M (July 1, 2019) Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. Duzce University Journal of Science and Technology 7 3 2045–2056.

IEEE

[1]M. Şen, “Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini”, DUBİTED, vol. 7, no. 3, pp. 2045–2056, July 2019, doi: 10.29130/dubited.551230.

ISNAD

Şen, Mehmet. “Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma Ve Emisyon Tahmini”. Duzce University Journal of Science and Technology 7/3 (July 1, 2019): 2045-2056. https://doi.org/10.29130/dubited.551230.

JAMA

1.Şen M. Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. DUBİTED. 2019;7:2045–2056.

MLA

Şen, Mehmet. “Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma Ve Emisyon Tahmini”. Duzce University Journal of Science and Technology, vol. 7, no. 3, July 2019, pp. 2045-56, doi:10.29130/dubited.551230.

Vancouver

1.Mehmet Şen. Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. DUBİTED. 2019 Jul. 1;7(3):2045-56. doi:10.29130/dubited.551230

Cited By

Impact of various metal-oxide based nanoparticles and biodiesel blends on the combustion, performance, emission, vibration and noise characteristics of a CI engine

Fuel

https://doi.org/10.1016/j.fuel.2020.117521

Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks

International Journal of Automotive Science And Technology

https://doi.org/10.30939/ijastech..1010318

Prediction of engine performance, combustion and emission for canola oil biodiesel blends using artificial neural network

Abstract

Keywords

Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini

Abstract

Keywords

References

Details

Primary Language

Subjects

Journal Section

Authors

Publication Date

Submission Date

Acceptance Date

Published in Issue

DOI

IZ

Cite

Cited By

Impact of various metal-oxide based nanoparticles and biodiesel blends on the combustion, performance, emission, vibration and noise characteristics of a CI engine

Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks