It is difficult to manually process and analyze large amounts of data. Therefore, to solve a given problem, it is easier to reach the solution by studying the data obtained from the environment of the problem with computational intelligence methods. In this study, pool boiling heat flux was estimated in the isolated bubble regime using two optimization methods (genetic and artificial bee colony algorithm) and three machine learning algorithms (decision tree, artificial neural network, and support vector machine). Six boiling mechanisms containing eighteen different parameters in the genetic and the artificial bee colony (ABC) algorithms were used to calculate overall heat flux of the isolated bubble regime. Support vector machine regression (SVMReg), alternating model tree (ADTree), and multilayer perceptron (MLP) regression only used the heat transfer equation input parameters without heat transfer equations for prediction of pool boiling heat transfer over a horizontal tube. The performance of computational intelligence methods were determined according to the results of error analysis. Mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE) error were used to calculate the validity of the predictive model in genetic algorithm, ABC algorithm, SVMReg, MLP regression, and alternating model tree. According to the MAPE error analysis, the accuracy values of MLP regression (0.23) and alternating model tree (0.22) methods were the same. The SVMReg method used for pool boiling heat flux estimation performed better than the other methods, with 0.17 validation error rate of MAPE.
Öz Yenilenebilir enerji, özellikle güneş enerjisi eski çağlardan bu yana gıda ve ürün kurutmada önemli rol oynamaktadır. Güneş enerjisi ile kurutmada da her geçen gün verim artırıcı yeni çözümler üretilmektedir. Bunlardan biri de havalı güneş kolektörüleri (HGK) için en iyi çalışma şartların geliştirilmesidir. Bu makalede, özellikle gıda ürünü kurutması için geliştirilen hava ısıtmalı güneş kolektörlerin in hesaplamalı akışkan dinamiği (HAD) analizi sunulmaktadır. HAD analizi ANSYS FLUENT R18.1 ile yapılmıştır. Bu analizde ANSYS FLUENT R18.1'in radyasyon hesaplama arayüzü iletişim kutusu kullanılmıştır. Bu arayüzün özelliği, bir güneş ışını izleme algoritmas ı kullanmasıdır. Bu algoritma ile HGK üzerine düşen ve topladığı ışınımı değeri hesaplanmıştır. HAD analizi Elâzığ iklim koşullarında gerçekleştirilen bir HGK için yapılmıştır. HGK'nın modeli 800 * 1400 *150 mm düz bir plaka olmasına rağmen, güneş emici plaka kısmı trapezdir. Trapez sac güneş emiciliği yüksek (0,95) malzemelerden seçilmiştir ve trapez sacın alt kısmı iyice yalıtılmıştır. HGK'd a 800*1400*4 mm ölçülerinde şeffaf düz cam kullanılmıştır. Kolektör tek geçişli, zorlanmış taşınımlı ve azimut açısına (42° Güney-Doğu) göre sabitlenmiştir. Analizlerde iş akışkanı olarak hava kullanılmıştır. HGK değişen hava debilerinde günün belirli saatlerinde (9.00-10.00-11.00 …-16.00) test edilmiş ve modellenmiştir. Sayısal modelin çözüm ağ yapısı istatistikleri verilmiştir. Analiz zamandan bağımsızdır. Sadece belirli bir saat için analiz gerçekleştirilmiştir. Her saat dilimi için ayrı analiz yapılmıştır. Deney sonuçları sayısal analizlerle karşılaştırılmıştır. Bunun sonucunda sabit HGK için günün bazı saatlerinde Elazığ iklim şartlarının güneşlenme faktörleri belirlenmiştir. HGK içerisinde gerçekleşen hava akış hareketleri ve kolektör üzerindeki sıcaklık dağılımı gösterilmiştir. Sonuç olarak sayısal analiz ile güneş kolektörünün 3 boyutlu (3B) modellemesi gerçekleştirilmiş ve HGK çıkış sıcaklığı için % 1'den az hata ile çözümlenmiştir.
The region of the isolated bubble regime, in which the bubbling starts, is a very significant process for boiling heat transfer. In this study, Artificial Bee Colony algorithm (ABC), which is mainly based on the searching optimum foods sources for the bees, has been used for the optimization of the pool boiling heat transfer calculation. The ABC algorithm is very handy for numerical analysis. The ABC algorithm has been compared with a genetic algorithm as well as other well-known correlation models for pool boiling heat transfer calculation. The ABC algorithm is found to be useful for any boundary conditions. The boundary conditions have been changed in order to improve the results. Results show that the ABC algorithm works faster than the genetic algorithm for the given problem. The ABC algorithm also predicts less average absolute error when compared with other well-known correlations as well as the optimization using the genetic algorithm.
Bu çalışmada hava ısıtmalı güneş kollektörlü bir gıda kurutma sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan kurutma sisteminde elma kurutulmuştur. Kurutulan elma dilimlerinin nem içeriği (MCk), kuruma hızı (DR) ve nem oranı (MR) değerleri hesaplanmıştır. Deneylerde kurutulan elma dilimlerinin dehidrasyonu sayısal analiz programı ile simüle edilmiştir. Kurutma analizi için birebir ölçülerde model oluşturulmuştur. İlk durumda elma diliminin çapı 60mm, kalınlığı 14mm ve yüzey sıcaklığı 4°C dir. Kurutma havasının giriş sıcaklığı 56.4°C ve hava hızı 1.6m/s dir. Analiz sonucunda ele edilen kuruma hızı ve zamanı, nem içeriği ve sıcaklık değişimi verileri mevcut deneysel çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonucu elde edilen değerler ile deneysel çalışmalar sonucu hesaplanan değerler benzerlik göstermiştir.
In this study, the pressure changes in the internal flow in pipes of different material types were investigated experimentally and numerically. For this study, 2000 mm long pipes made of 5 different materials were used. Different Reynolds numbers (Re = 45832,12-51276,56) were obtained by changing the fluid flow rate.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.