Araştırma Makalesi

Pace Regresyon Algoritması İle Kaynama Isı Transferinde Isı Akısının Modellenmesi

30 Kasım 2020
PDF İndir
TR EN

Pace Regresyon Algoritması İle Kaynama Isı Transferinde Isı Akısının Modellenmesi

Öz

Küçük sıcaklık farkları ile yüksek miktarda enerji dönüşümüne imkân sağlayan kaynama ısı transferi, buhar kazanları, ısı değiştiricileri, enerji sistemleri ve nükleer santral reaktörleri gibi birçok alanda araştırılmaktadır. Bu çalışmada daha önce deneysel olarak çalışılmış silindirik metal yüzey üzerinde izole buhar kabarcığı bölgesinde gerçekleşen kaynama ısı transferi incelenmiştir. Yüzey malzemesi olarak pürüzsüz çelik seçilmiştir. Deneysel verilerle hesaplanmış metal malzemenin yüzeyinde gerçekleşen havuz kaynama ısı transferi sonucu ortaya çıkan ısı akısı değerleri, bir makine öğrenmesi algoritması olan Pace regresyon algoritması ile ilk kez modellenmiştir. Pace regresyonda 2 farklı metot sonucu üretilen veriler ile deneyler sonucunda elde edilen veriler karşılaştırılmıştır. Çelik malzeme için 0.132 (RAE) hata oranı ile ısı akısı başarılı bir şekilde PG algoritması OLS metodu tarafından modellenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. G. Su et al., “Applications of artificial neural network for the prediction of flow boiling curves,” Journal of Nuclear Science and Technology, vol. 39, no. 11, pp. 1190–1198, 2002.
  2. S. A. Rushdi, “Prediction of Heat Transfer Coefficient of Pool Boiling Using Back propagation Neural Network Prediction of Heat Transfer Coefficient of Pool Boiling Using Back propagation Neural Network ﺭ Engineering and Technology Journal, 30(8), 2016.
  3. M. Liang, X. Zhang, R. Zhao, X. Wen, and S. Qing, “Optimization of R245fa Flow Boiling Heat Transfer Prediction inside Horizontal Smooth Tubes Based on the GRNN Neural Network,” vol. 2018, 2018.
  4. H. Badem, A. Basturk, A. Caliskan, and M. E. Yuksel, “A new efficient training strategy for deep neural networks by hybridization of artificial bee colony and limited–memory BFGS optimization algorithms,” Neurocomputing, vol. 266, pp. 506–526, 2017.
  5. A. B. Demirpolat and M. Das, “Prediction of viscosity values of nanofluids at different pH values by alternating decision tree and multilayer perceptron methods,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 9, no. 7, 2019.
  6. H. M. Ertunc, “Prediction of the pool boiling critical heat flux using artificial neural network,” IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies, vol. 29, no. 4, pp. 770–777, 2006.
  7. S. A. Alavi Fazel, “A genetic algorithm-based optimization model for pool boiling heat transfer on horizontal rod heaters at isolated bubble regime,” Heat and Mass Transfer/Waerme- und Stoffuebertragung, vol. 53, no. 9, pp. 2731–2744, 2017.
  8. E. Alic, O. Cermik, N. Tokgoz, and O. Kaska, “Optimization of the Pool Boiling Heat Transfer in the Region of the Isolated Bubbles using the ABC Algorithm,” vol. 12, no. 4, pp. 1241–1248, 2019.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Kasım 2020

Gönderilme Tarihi

31 Ekim 2020

Kabul Tarihi

6 Kasım 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020

Kaynak Göster

APA
Alıç, E., & Daş, M. (2020). Pace Regresyon Algoritması İle Kaynama Isı Transferinde Isı Akısının Modellenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 43-49. https://doi.org/10.31590/ejosat.819017