Show simple item record

dc.contributor.authorDemir, Mehmet Hakan
dc.date.accessioned2020-12-29T09:32:24Z
dc.date.available2020-12-29T09:32:24Z
dc.date.issued2020en_US
dc.identifier.citationDemir, M. H. (2020). Thermal Modeling and Performance Analysis for a Chevron Type Heat Exchanger by Using Artificial Neural Network with Limited Experimental Data. European Journal of Science and Technology, (18), 779-789. https://doi.org/10.31590/ejosat.671960en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31590/ejosat.671960
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12508/1573
dc.description.abstractThe problem of heat exchange between two or more fluids at different temperatures is one of the most important and most common problems of engineering applications. In order to solve this problem efficiently, the transfer of energy between two liquids at different temperatures is carried out by heat exchangers. Heat exchangers increase the energy efficiency as they can transfer the energy contained in the system to another part of the process instead of just pumping and wasting. A plate heat exchanger, a variant of heat exchanger, use a series of thin plates to transfer heat between two liquids. Thermal modelling of the heat exchanger is important due to determination of the outlet temperature of fluids depending on the system parameters. In this paper, an artificial neural network (ANN) model is used to simulate the thermal performance of a chevron type plate heat exchanger using water as working fluid. The ANN algorithms have a widely usage in thermal analysis studies of heat exchangers such as modelling of heat exchangers, estimation of heat exchanger parameters, estimation of phase change characteristics in heat exchangers and control of heat exchangers. The outer temperatures of the water are estimated depending on the cold water mass flow rate, inlet hot water temperature and inlet cold water temperature by using limited experimental data. Then the experimental results and the estimated results are compared for testing the accuracy and reliability of the developed algorithm. The results show that the experimental and estimated results have a good agreement. The developed network structure estimates the outlet temperatures with 2.58 % and 1.80 % for hot and cold water, respectively. In addition, the predicted performance of the network developed by applying untested input parameters was examined. Estimation accuracy was compared with theoretically calculated output temperatures by thermal analysis using the same inputs. According to the obtained results, it is seen that the theoretical results and prediction results are compatible with each other in determining the output for new inputs and the reliability of the developed network is proved in different inputs according to this result. After that, experimentally not obtained variations of the heat transfer rate, overall heat transfer coefficient and energy efficiency are determined depending on the inlet temperatures and mass flow rate of cold water.en_US
dc.description.abstractFarklı sıcaklıklardaki iki veya daha fazla akışkan arasındaki ısı değişimi problemi, mühendislik uygulamalarının en önemli ve en çok karşılaşılan problemlerden birisidir. Bu problemi verimli bir şekilde çözmek için farklı sıcaklıklardaki iki sıvı arasında enerji aktarma işlemi ısı eşanjörleri ile gerçekleştirilir. Isı değiştiricileri, sistemde bulunan enerjiyi sürecin başka bir kısmına aktarabildiği için enerji verimliliğini arttırırlar. Isı eşanjörlerinin bir çeşidi olan plakalı ısı değiştiricileri, ısıyı iki sıvı arasında aktarmak için bir dizi ince plaka kullanmaktadırlar. Isı değiştiricinin termal modellemesi, sistem parametrelerine bağlı olarak sıvıların çıkış sıcaklığının belirlenmesinden dolayı oldukça önemlidir. Bu çalışmada, çalışma sıvısı olarak su kullanılan bir Chevron tipi plakalı ısı değiştiricinin termal performansını simüle etmek için yapay bir sinir ağı (YSA) modeli kullanılmıştır. YSA algoritmaları, ısı değiştiricilerin modellenmesi, ısı değiştirici parametrelerinin ve faz değişim özelliklerinin tahmini ve ısı değiştiricilerinin kontrolü gibi termal analiz çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Sıcak ve soğuk suyun ısı değiştiriciden çıkış sıcaklıkları sınırlı deneysel veriler kullanılarak soğuk su kütle akış hızına, giriş sıcak su sıcaklığına ve giriş soğuk su sıcaklığına bağlı olarak tahmin edilmiştir. Daha sonra geliştirilen algoritmanın doğruluğunu ve güvenilirliğini test etmek için deney sonuçları ve tahmini sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar deneysel ve tahmini sonuçların iyi bir uyuşmaya sahip olduğunu göstermektedir. Geliştirilen ağ yapısı, sıcak ve soğuk su için çıkış sıcaklıklarını sırasıyla % 2.58 ve % 1.80 yüzdelik ortalama hata ile tahmin etmektedir. Ek olarak, deneyi gerçekleştirilmemiş giriş parametreleri uygulanarak geliştirilen ağın tahmin performansı incelenmiştir. Tahmin doğruluğu ise aynı girişler kullanılarak termal analiz ile teorik olarak hesaplanan çıkış sıcaklıkları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre yeni girişler için çıkışın belirlenmesinde teorik sonuçlar ile tahmin sonuçlarının birbirleriyle uyumlu olduğu görülmektedir ve bu sonuca bağlı olarak geliştirilen ağın güvenilirliği farklı girişler içinde kanıtlanmış olmaktadır. Daha sonra, deneysel olarak elde edilmemiş ısı aktarım hızı, toplam ısı aktarım katsayısı ve enerji verimliliğindeki değişiklikler, sıcak ve soğuk suyun giriş sıcaklıklarına ve soğuk suyun kütle akış hızına bağlı olarak belirlenmiştir.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherAvrupa Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.relation.isversionof10.31590/ejosat.671960en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectArtificial neural networken_US
dc.subjectChevron typeen_US
dc.subjectPlate heat exchangeren_US
dc.subjectEstimationen_US
dc.subjectThermal modellingen_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectChevron tipien_US
dc.subjectPlakalı ısı değiştiricileren_US
dc.subjectTahminen_US
dc.subjectTermal modellemeen_US
dc.titleThermal Modeling and Performance Analysis for a Chevron Type Heat Exchanger by Using Artificial Neural Network with Limited Experimental Dataen_US
dc.title.alternativeSınırlı Deneysel Verilerle Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Chevron Tipi Isı Değiştirici için Termal Modelleme ve Performans Analizien_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalAvrupa Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.contributor.departmentMühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi -- Mekatronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.contributor.authorID0000-0002-3934-2425en_US
dc.identifier.issue18en_US
dc.identifier.startpage779en_US
dc.identifier.endpage789en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.contributor.isteauthorDemir, Mehmet Hakan
dc.relation.indexTR-Dizinen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record