Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini

Mehmet ŞEN

Makale detayları

Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini

Yazarlar:

Mehmet ŞEN

Yayıncı:

Duzce University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Duzce University Journal of Science and Technology 2019 Vol.7 Issue 3, pp.2045-2056

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000946211

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2446

Anahtar kelimeler:

Özet:

 


In this study, the results of emission, performance and combustion
experimental data of diesel fuel and canola oil biodiesel blends used in a
diesel engine and the results of the model created by artificial neural
networks were compared. For construct the model 44 different engine test
results were used. The feedback algorithm was used in the training of the
network. The trainlm was selected as the learning algorithm. The logsig function
was used in the hidden layer while the purelin function was used in the output
layer. The input variables in network training were fuel blend ratios, engine
speeds and engine loads. At the output of network a separate model was created
for each of the specific fuel consumption, exhaust temperature, combustion
efficiency, start of injection, start of combustion, ignition delay, combustion
duration, smoke opacity and NOx values. The R2 values of
the ANN models were calculated to be higher than 0.99 for the performance and
combustion parameters and higher than 0.98 for the emissions value.

.

 


Bu
çalışmada bir dizel motorda kullanılan dizel yakıtı ve kanola yağından üretilen
biyodizel karışımlarının; emisyon, performans ve yanma deneysel verileri ile
yapay sinir ağları ile oluşturulan modelin sonuçları karşılaştırılmıştır.
Modelin oluşturulması için 44 farklı motor deney sonuçları kullanılmıştır. Ağın
eğitiminde geri beslemeli algoritma kullanılmıştır. Öğrenme algoritması olarak
trainlm, gizli katmanda logsig ve çıkış katmanında ise purelin fonksiyonları
kullanılmıştır. Ağ eğitiminde
giriş değişkenleri: karışımdaki dizel yakıt oranı, kanola yağı biyodizel oranı,
motor devri ve motor momentidir. Çıkışta ise özgül yakıt tüketimi (ÖYT), egzoz
sıcaklığı, yanma verimi, püskürtme başlangıcı, yanma başlangıcı, tutuşma
gecikmesi, yanma süresi, duman koyuluğu ve NOx değerlerinin her biri için ayrı
model oluşturulmuştur. YSA modellerinin R2 değerleri tutuşma
gecikmesi için 0,998, yanma süresi için 0,992, duman koyuluğu için 0,984, NOx
için ise 0,990 olarak hesaplanmıştır. R2 değerleri ÖYT, egzoz
sıcaklığı, yanma verimi, püskürtme başlangıcı ve yanma başlangıcı değerleri
için ise 0,999‘dan yüksek bulunmuştur.


.

Makale detayları

Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini

Yazarlar: Mehmet ŞEN

Yayıncı: Duzce University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology 2019 Vol.7 Issue 3, pp.2045-2056

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 7/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000946211

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2446

YSA

emisyon

yanma

performans

Sayı

Yazarlar:

Mehmet ŞEN

Yayıncı:

Duzce University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Duzce University Journal of Science and Technology 2019 Vol.7 Issue 3, pp.2045-2056

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000946211

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2446