Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorGürgen, Samet
dc.contributor.authorAltın, İsmail
dc.date.accessioned2020-05-24T13:57:04Z
dc.date.available2020-05-24T13:57:04Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationGürgen, S., Altın, İ., (2018). Bütanol-Diesel yakıtı kullanılan bir sıkıştırma ateşlemeli motorda motor performansı ve egzoz emisyonlarının yapay sinir ağları ile tahmini. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(4), 576-581. https://doi.org/10.5505/pajes.2017.69926en_US
dc.identifier.issn2147-5881
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.5505/pajes.2017.69926
dc.identifier.urihttp://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TXpBMk16ZzBOQT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12508/1028
dc.description.abstractBu çalışmada saf Diesel yakıtı ve 5 farklı bütanol-Diesel yakıtkarışımları (%3, 6, 9, 12 ve 15) kullanılan bir Diesel motorunda (SA)farklı devir sayılarında ve tam yük durumunda motor performansı veegzoz emisyonları yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir. Deneyselçalışmalarda; tek silindirli bir Diesel motoru kullanılmıştır. SunulanYSA modelinde; Scaled Conjugate Gradient ve Levenberg–Marquardtalgoritmaları, tek katman ve sigmoid transfer fonksiyonukullanılmıştır. Girdi katmanı devir sayısı ve karışım oranınıiçermektedir. Çıktı katmanı ise özgül yakıt tüketimi, efektif verim, NOxemisyonu ve CO emisyonu parametrelerini içermektedir. Ağınperformansı için ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) değerleri veortalama hata kareleri (MSE) hesaplanmıştır. Geliştirilen YSA modelin,deneysel sonuçlarla uyum içinde olduğu görülmüştür.en_US
dc.description.abstractIn this study, engine performance and exhaust emission of a Dieselengine (CI) at full load and various speeds conditions using only Dieselfuel and five different blends with butanol (3, 6, 9, 12 and 15 v/v %)were modeled by using Artificial Neural Network (ANN). A single-cylinder diesel engine was used in the experimental studies. Singlelayer, logistic sigmoid transfer function Scaled Conjugate Gradient andLevenberg–Marquardt algorithms were used in the presented ANNmodel. Input layer includes engine speed and blending ratio. Outputlayer includes parameters of brake specific fuel consumption, effectiveefficiency, NOx emission and CO emission. Mean absolute percentageerror (MAPE) data and mean square error (MSE) and were calculatedfor performance of the networks. It was obtained that there was aconsistency among the presented ANN model and the data obtainedfrom experiments.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.relation.isversionof10.5505/pajes.2017.69926en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDiesel motorlaren_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectMotor performansı ve egzoz emisyonlarıen_US
dc.titleBütanol-Diesel yakıtı kullanılan bir sıkıştırma ateşlemeli motorda motor performansı ve egzoz emisyonlarının yapay sinir ağları ile tahminien_US
dc.title.alternativePrediction of engine performance and exhaust emissions using artificial neural network in a compression ignition engine fueled with butanol-diesel fuelen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.contributor.departmentBarbaros Hayrettin Gemi İnşaatı ve Denizcilik Fakültesi -- Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Bölümüen_US
dc.identifier.volume24en_US
dc.identifier.issue4en_US
dc.identifier.startpage576en_US
dc.identifier.endpage581en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.contributor.isteauthorGürgen, Sameten_US
dc.relation.indexTR-Dizinen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster