SEARCH RESULT

Küçük insansız hava araçları(İHA) bir noktaya iniş yapacağı zaman üzerindeki konum sensörlerinin hassasiyetinin düşük olması, araç gövdesine etki eden rüzgar vs. sebeplerle yatay düzlemde belli bir hata ile iniş yapmaktadır. Bu çalışmada ileri kinematik analizi yapılan sistem, mini İHA’ların iniş yaparken yatay düzlemde yaptığı hatayla orantılı şekilde hareket eden ve iniş yapan İHA’nın havada yakalanmasını sağlayan bir sistemdir. Çalışmada ele alınan sistem 3 boyutlu tasarım programlarında tasarlanmıştır. Yapılan tasarımda yer alan mafsallar ile sistemin uç noktasının konumunu içeren giriş- çıkış Çizelgesu Matlab programı yardımıyla oluşturulmuştur. Elde edilen tablo üzerinden İHA iniş sistemine ait ileri kinematik modelleri yapay sinir ağları temelli yaklaşımlarla oluşturulmuştur ve bu modellerin başarısı tablo halinde sunulmuştur. When a small sized unmanned aerial vehicle(UAV) land a point, because of reasons such as low sensitivity of its position sensors, the wind effects on vehicles body and etc, small UAV makes a certain error in the horizontal plane. The system which its forward kinematic analysis was obtained in this study enables the capture of the UAVs while they are moving in the air. The system moves according to the error made by the mini UAVs in the horizontal plane during landing. The system was designed in 3D design programs. The input-output table which contains the position of the end point of the system and the joints angles was created with the help of Matlab program. The forward kinematic models of the UAV landing system were formed by artificial neural network based approaches and the success of these models was presented in tabular form.

International Congress on 3D Printing (Additive Manufacturing) Technologies and Digital Industry
3D-PTC2019

Serkan Caşka Emrah Kuzu Ali Uysal Mustafa Aydin

In this study, a second injector was placed in the combustion chamber of a single-cylinder diesel engine. Through the second injector, water was injected into the combustion chamber of the diesel engine shortly after injection of the diesel fuel. Nitrogen oxides, which are a significant exhaust emission of the diesel engine and the emission of smoke are reduced by water injection. The availability of water injection as an alternative to systems like EGR, Adblue etc. which are used to reduce exhaust emissions in diesel engines has been experimentally investigated.

International Combustion Symposium
INCOS2018

Ahmet Irgin Mustafa Aydin

Abstract: In this study, the process of first movement the engine of the diesel engines in cold climatic conditions is investigated. Especially in cold weather and diesel engines with reduced compression performance, it is difficult to start a cold engine. The glow plugs, flame glow plugs, or intake manifold electrical heating systems used in existing diesel engines are inadequate for running a cold and dysfunctional diesel engine alone. To avoid these negative, a permanent spark plug circuit which is active during the starter is designed. With this designed circuit, it has been experimentally determined that the diesel fuel injected from the injector fires earlier than the glow plug. Özet: Bu çalışmada, soğuk iklim şartlarında bulunan dizel motorlu araçların motorunun ilk harekete geçirilme süreci incelenmiştir. Özellikle soğuk havalarda ve kompresyon performansı azalmış dizel motorlarında soğuk motorun çalıştırılması zorlaşmaktadır. Halihazırdaki dizel motorlarında kullanılan kızdırma bujisi, alevli kızdırma bujisi veya emme manifoldunun elektrikle ısıtılması sistemleri soğuk ve performansı azalmış dizel motorlarının ideal marş süresi içerisinde çalıştırılmasında yetersiz kalmaktadır. Bu olumsuzlukların önüne geçmek amacıyla marş süresince aktif olan daimi kıvılcımlı bir buji devresi tasarlanmıştır. Tasarlanmış olan bu devre ile, enjektörden püskürtülen dizel yakıtının kızdırma bujisine göre daha erken alev aldığı deneysel olarak tespit edilmiştir.

International Combustion Symposium
INCOS2018

Ahmet Irgin Mustafa Aydin

Abstract: This study investigates the use of the YSA (artificial neural network) model to predict specific fuel consumption, CO (carbon monoxide) and HC (unburned hydrocarbon) exhaust emissions of a direct injection engine. In order to obtain training and test data, a series of experiments were carried out by operating the single-cylinder test motor at different engine loads. Experimental results show that by adding 15% butanol to the diesel fuel, the emission values decreaseand the specific fuel consumption increases by 10%. The YSA (Artificial Neural Network) model has been determined to be the optimal choice of the standard backpropagation algorithm to train. Different learning algorithms such as BFGS (Quasi-Newton backpropagation) and LM (Levenberge-Marquardt learning algorithm) have been used to construct the network structure. The YSA model predicted engine performance and exhaust emissions with specific fuel consumption (be) for test data, and 0.9949, 0.9934 and 0.9942 R2 for CO, HC emissions, respectively. The improved YSA model was found to be very powerful to predict engine performance and exhaust emissions from internal combustion engines. Özet: Bu çalışma, direk püskürtmeli bir motorun özgül yakıt tüketimini, CO (karbon monoksit) ve HC (yanmamış hidrokarbon) egzoz emisyonlarını tahmin etmek için YSA (yapay sinir ağı) modellemesinin kullanımını araştırmaktadır. Eğitim ve test verileri elde etmek için, tek silindirli test motoru farklı motor yüklerinde çalıştırılarak bir dizi deney gerçekleştirildi. Deneysel sonuçlar, dizel yakıtına %15 oranında bütanol eklenmesiyle emisyon değerlerinde azalma olduğunu gösterirken özgül yakıt tüketiminde ise %10 artış meydana geldiğini ortaya koymaktadır. YSA (Yapay Sinir Ağı) modelini, eğitmek için standart geri yayılım algoritmasının optimum seçim olduğu belirlenmiştir. Ağ yapısının oluşturulmasında BFGS (Quasi-Newton geri yayılımı), LM (LevenbergeMarquardt öğrenme algoritması) gibi farklı öğrenme algoritması kullanılmıştır. YSA modelinin sırasıyla test verileri için Özgül yakıt tüketimi (be), CO, HC emisyonları için 0.9949, 0.9934 ve 0.9942 R2 değeri ile motor performansını ve egzoz emisyonlarını öngörebildiği bulundu. Gelişmiş YSA modelinin, motor performansı ve içten yanmalı motorların egzoz emisyonlarını tahmin etmek için oldukça güçlü olduğu belirlendi.

International Combustion Symposium
INCOS2018

M. Ali Biberci Mustafa Bahattin Celik Mustafa Aydin Abdullah Ors