SEARCH RESULT

Abstract: In this study, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and multi linear regression analysis (MLRA) methods are used to predict the thermal efficiency (TE), brake specific fuel consumption (ÖYT) and volumetric efficiency (VE) values of a biogas engine with spark ignition at different methane (CH4) ratios and engine load values. The biogas used in the experiments is obtained by the anaerobic fermentation from bovine manure. CO2 and H2S in the biogas content are purified to use in the motor. By repeating the purification process, three different biogas fuels having different CH4 content (%51, %57, %87) are produced. The data obtained experimentally from a 4-stroke four-cylinder, spark ignition engine, at constant speed for different load and CH4 ratios are used in the developed models. ANFIS and MLRA models are developed using some of these experimental data, and the developed models are tested with the other part of the data. The CH4 ratio, the engine load, the inlet air temperature (Tin), the maximum cylinder pressure, and the air fuel ratio are selected as the input parameters, and TE, ÖYT and VE are used as the output parameters in the models. It is found that the MLRA models were better than ANFIS method in the prediction of TE and VE, and the result of ANFIS model is better than MLRA method in the estimation of ÖYT. Özet: Bu çalışmada otto çevrimi ile çalışan bir biyogaz motorunun farklı yükleme değerlerinde ve farklı metan oranlarında özgül yakıt tüketimi (ÖYT), volumetrik verim (VE) ve termal verim (TE) değerlerinin tahmini için, uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) ve çoklu lineer regresyon analizi (MLRA) yöntemleri kullanılmıştır. Deneylerde kullanılan biyogaz yakıtı büyük baş hayvan atığından anaerobik yöntemle elde edilmiş ve motorda kullanılabilmesi için biyogaz içeriğindeki CO2 ve H2S’in saflaştırılması sağlanmıştır. Saflaştırma işleminin tekrarı ile farklı oranda CH4 içeriğine sahip (%51, %57, %87) üç farklı yakıt elde edilmiştir. Geliştirilen iki farklı modelde de kullanılan veriler, 4 zamanlı, dört silindirli, buji ateşlemeli biyogaz motorunda, sabit devirde farklı yük koşulları altında, üretilen üç farklı yakıtın kullanılmasıyla elde edilmiş deneysel verilerdir. Bu verilerin bir kısmı kullanılarak ANFIS ve MLRA modelleri geliştirilmiş, verilerin diğer kısmı ile geliştirilen modeller test edilmiştir. Modellerin giriş parametreleri yakıtın CH4 oranı, motor yükü, giriş havası sıcaklığı (Tin), silindir içi maksimum basınç ve hava yakıt oranından oluşmaktadır. Modellerin çıkış parametreleri için ise TE, ÖYT ve VE kullanılmıştır. TE ve VE tahmininde MLRA modellerinin ANFIS yöntemine göre daha üstün olduğu ve ÖYT tahmininde ise ANFIS modelinin MLRA yöntemine göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

International Combustion Symposium
INCOS2018

Mustafa Karagoz Yusuf Kurtgoz Emrah Deniz

Bu çalışmada; Yapay Sinir Ağı - Çok Katmanlı Algılayıcı (YSA-ÇKA) ve Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA) yöntemleri kullanılarak, Türkiye’de demir çelik endüstrisine ev sahipliği yapan başlıca iller arasında yer alan Karabük kentsel alanına ilişkin, günlük Partikül Madde (PM10) kirletici gösterge seviyesinin tahminine yönelik bir yaklaşım sunulmuştur. Söz konusu yaklaşımda, veri seti olarak 2005 ile 2015 yıllarına ilişkin günlük olarak ölçülmüş, meteorolojik gözlem verileri ve kirletici değerler kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda; hava kirletici değerlerin tahmininin mümkün olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca uygulanan YSA-ÇKA ve ÇRA yöntemleriyle elde edilen sonuçların performansları da değerlendirilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda, YSA-ÇKA yönteminin, ÇRA’ya göre daha iyi bir performans gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır.

Akademik Bilişim
AB

Kürşat Mustafa KARAOĞLAN Ü. ATİLA Yusuf Kurtgoz Oğuz Findik