Kapak Güdümlü Kavite Akışlarında Zamana Bağlı Davranışın Yapay Sinir Ağları Tabanlı Tahmini

Authors : Akın PAKSOY, Selin ARADAĞ

Pages : 1-18

View : 20 | Download : 15

Publication Date : 2015-06-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, Reynolds sayısının 100 ile 10000 arasında değiştiği, iki boyutlu ve zamana bağlı kapak güdümlü kavite akışlarının Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) çalışmaları özgün olarak geliştirilen HAD kodlarının uygulanmasıyla incelenmiştir. Akışın zamana bağımlı davranışı sinüssel hız profili uygulanarak tetiklenmiştir. Akış alanında gözlemlenen yapılar düşük boyutlu modelleme tekniği olan Dikgen Ayrıştırma Yöntemi (DAY) kullanılarak incelenmiş olup, bu yapılar frekans derecelerine (akış alanının bütününü ifade etmeye yönelik olan katkılarına, enerji içeriklerine) göre ayrıştırılmıştır. DAY sonuçlarına göre, akım fonksiyonu veri grubu olarak kullanıldığında, toplam enerji içeriğinin %99’a yakın kısmı sadece en yüksek enerji içeriğine sahip ilk dört DAY kipi kullanılarak ifade edilebilmektedir. Buna karşılık, x-yönündeki hız veri grubu kullanıldığında en yüksek enerji içeriğine sahip ilk dört kipin kullanılmasıyla toplam enerji içeriğinin % 90 – 95’lik bir kısmı ifade edilebilmektedir. Ayrıca, çalışmada değişik Reynolds sayılarının uygulandığı durumlar için Yapay Sinir Ağı (YSA) uygulaması yapılarak kip genlikleri de tahmin edilmiştir. HAD kullanılarak belirli akış durumları için yeterince bilgi toplandıktan sonra, YSA ile bütünleştirilen yaklaşım sayesinde farklı akış koşulları için gerçek zamanlı kontrol uygulamaları için pratik olmayan HAD analizlerine gerek duyulmadan akış alanında neler olduğuna ilişkin bilgileri tahmin etmek mümkün olmaktadır
Keywords : Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği, Zamana bağlı davranış, Kavite akışı, Dikgen Ayrıştırma Yöntemi, Akış kontrolü, Yapay sinir ağları