Açık Hücreli Alüminyum Köpüğün Isı Değiştiricisi Olarak Tasarımı ve Isıl Performansının Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Modellenmesi

Abstract

Bu çalışma, deneysel verilerden yararlanılarak farklı ppı özelliklerine sahip açık hücreli alüminyum köpüğün ısı değiştiricisi olarak tasarımı ve ısıl performansının yapay sinir ağı (YSA) ile modellenmesi üzerinedir. PPI 10, 20 ve 30 özelliklerine sahip açık hücreli alüminyum köpükler, ısı değiştirici formuna getirilmiştir. Isı değiştirici bir kanala yerleştirilerek içinden sıcak su geçirilip, üzerine bir fan yardımı ile değişen debilerde hava üflendi. Her ısı değiştirici için; Reynolds - Nusselt, Etkenlik – Hız, Basınç düşümü – Hız ve Sürtünme - Reynolds sayısı değişimleri incelendi. Deneysel veriler kullanılarak 10, 15, 20, 25 ve 30 PPI gözenek yoğunlukları için YSA modellemesi yapılmıştır. Geliştirilen sistemde YSA uygulanan giriş parametreleri Thin, Tcin, Thinw, u ve PPI, çıkış parametreleri ise Thout, Tcout, Thoutw ve ΔP şeklindedir. YSA’dan elde edilen sonuçlar ile deneysel verilerin istatiksel analizleri yapılıp mukayese edildiğinde, iki grup verinin uyumlu olduğu tespit edilmiş ve aralarında anlamca fark olmadığı görülmüştür. Bu çalışmanın sonucu Yapay Sinir Ağlarının alümniyum köpük ısı değiştiricilere güvenli bir şekilde uygulanabileceğini açıkça göstermişdir.

Keywords

• Alüminyum köpük, ısı değiştirici, performans, yapay sinir ağı

Designing of Open Cell Aluminum Foam Heat Exchanger and Modelling of its Thermal Performance by Using Ann Method

Abstract

This study deals with the design and thermal performance modeling of aluminum foam open cell heat exchangers by making use of experimental data where the aluminum featuring different numbers of pores per inch (PPI) was used and the modeling was based on the Artificial Neural Networks (ANN) method. The open celled aluminum foams with 10, 20 and 30 PPI features were shaped into heat exchangers. The heat exchangers were placed into a rectangular groove then hot water was circulated within the heat exchanger tubings and cold air generated from a fan was blown over the tubings at varying rates. For every heat exchanger, the variations of Reynolds number with Nusselt number, pressure drop with air speed, and friction with Reynolds number were presented on graphs. By making use of the experimental data, ANN modeling was carried out for materials with 10, 15, 20, 25 and 30 PPI porous densities. The ANN input parameters for the developed system were Thin, Tcin, Thinw, u and PPI, whereas the output parameters were chosen to be Thout, Tcout, Thoutw and ΔP. When the results from the Artificial Neural Networks were analyzed and compared with the experimental results, it was found that a close correlation exists between the two. With the result of this study, it becomes clear that the Artificial Neural Networks numerical modeling can be safely applied to aluminum foam heat exchangers.

Keywords

• Aluminum foam, heat exchanger, performance, artificial neural network