Alternatif çalışma alışkanlıkları ile çalışan ejektörlü-absorbsiyon soğutma sisteminin yapay sinir ağları kullanılarak termodinamik analizi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
ALTERNATİF ÇALIŞMA AKIŞKANLARI İLE ÇALIŞAN EJEKTORLU- ABSORBSİYONLU SOĞUTMA SİSTEMİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK TERMODİNAMİK ANALİZİ (Doktora Tezi ) MEHMET ÖZALP GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Ekim 2004 ÖZET Bu çalışma absorbsiyonlu soğutma sistemleri için literatürden farklı olarak üç temel fonksiyon içermektedir: (i) Sistemde ozon tabakasına zarar vermeyen soğutucu/soğurucu akışkan çiftleri (metanol/LiBr, metanol/LiCI) kullanılmıştır, (ii) Literatürde kondenser girişine yerleştirilen ejektör bu çalışmada absorber girişine konulmuş ve böylece sistem üç basınç seviyesinde çalıştırılarak sistemin performans değerleri artırılmıştır, (iii) Kullanılan akışkan çiftlerinin termofizik özellikleri karmaşık diferansiyel denklemler içerdiğinden sistemin termodinamik simülasyonu zordur. Bu durumu kolaylaştırmak için termofizik özelliklerin belirlenmesinde Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre düşük ayırıcı sıcaklıklarında sistemin performans katsayısında (COP) %49, ekserjî performansında (ECOP) %49 iyileşme sağlanmış ve dolaşım oranında (f) %57 azalma sağlanarak sistemin boyutları küçültülmüş ve maliyeti düşürülmüştür. Akışkanların termofizik özelliklerinin belirlenmesinde YSA yaklaşımının kullanılması kabul edilebilir hata değerleri (R2= 0,9998) içerisindedir. Bilim Kodu : 500.10.15 Anahtar Kelimeler : Absorbsiyonlu soğutma sistemi, metanol/LiBr, metanol/LiCI, yapay sinir ağları, ejektör Sayfa adedi : 173 Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Adnan SÖZEN THERMODYNAMIC ANALYSIS OF ABSORPTION REFRIGERATOR SYSTEM WITH EJECTOR PERFORMING BY ALTERNATIVE REFRIGERATOR FLUIDS USING ARTIFICAL NEURAL NETWORKS (Ph.D. Thesis) MEHMET ÖZALP GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY October 2004 ABSTRACT This study specify to three base functions different from literature for absorption refrigeration system: (i) In the system, refrigerant/absorbent fluid couples (methanol/LiBr, methanol/LiCI) that don't damage ozone layer are used, (ii) An ejector in this study is located in front of absorber while in the literature it is commonly located in front of condenser, (iii) Because of containing complex differential equations for the thermophysic characteristics of fluid couples used, the thermodynamic simulation of the system is difficult. For easing this state, Artificial Neural Network (ANN) was used in the determination of thermophysic characteristics. According to the results obtained, in lower generator temperatures the coefficient of performance (COP) and exergy performance (ECOP) of the system have increased in the rate of 49% and 49%, respectively and decreasing circulation ratio (f) in the rate of 57%, the dimensions and the cost of the system was reduced. The using of ANN approach in determining of thermophysic characteristics of the fluid couples is in the acceptable error values (R2 = 0,9998). Science Code : 500.10.15 Key Words : Absorption refrigeration systems, methanol/LiBr, methanol/LiCI, artificial neural networks, ejector Page Number : 173 Adviser : Assistance Professor. Adnan SÖZEN
Collections