Artificial Neural Network Techniques for the Determination of Condensation Nusselt Number in Horizontal Smooth Tubes

Authors : Mustafa Kemal SEVİNDİR, Alişan GÖNÜL, Alican ÇEBİ, Hatice MERCAN

Pages : 871-877

Doi:10.19113/sdufenbed.503829

View : 14 | Download : 10

Publication Date : 2019-12-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, literatürdeki hazır deneysel veriler kullanılarak, yatay pürüzsüz borularda yoğuşmadaki Nusselt sayısını belirlemek için yapay sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(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