An adaptive neuro-fuzzy approach for modeling the effects of water-in-diesel emulsion on diesel sprays

Abstract

Bu çalışma İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Enerji Mühendisliği Yüksek Lisans programının bitirme tezidir. Tezin ana amacı su içeren dizel emülsiyonlarının dizel spreyler üzerindeki etkisinin uyarlanır sinirsel bulanık mantık (ANFIS) ile modellenerek incelenmesidir. Çalışmalar literatürdeki güncel deneysel çalışmalardan baz alınan bilgilerin MATLAB R2011a yazılımı üzerinden ANFIS modellere eğitim ve test datası olarak aktarılmasıyla gerçekleştirilmiştir. Tez öncelikle ANFIS modeli kullanılabilirliğini ve doğruluğunu incelemektedir. Buna ulaşırken ANFIS modellerin girdi yapıları modifiye edilmiştir böylece simülasyonun deneysel sonuçlara göre yeterli doğrulukta sonuçlar vermesi sağlanmıştır. Sonrasında ANFIS model ilgili literatür çalışmalarında mevcut bulunmayan bir parametrenin sonuçlar üzerindeki etkisinin incelenmesi amacıyla kullanılmıştır. Çalışmalar genel olarak su içeren dizel emülsiyonlar üzerine yapılmıştır. Saf dizelden %20 su katkılı dizele kadar olan yakıtlar incelenmiştir. Ayrıca silindir ortam basıncı, enjeksiyon basıncı ve silindir ortam sıcaklığı gibi farklı operasyonel koşulların sprey penetrasyonu üzerine etkileri de incelenmiştir. Çalışmalar sonucunda dizel yakıt içindeki su içeriğinin artmasının, enjeksiyon basıncına benzer şekilde, sprey penetrasyonunu olumlu etkilediği görülmüştür. Diğer taraftan, silindir ortam basıncı ve silindir ortam sıcaklığının penetrasyon miktarını olumsuz etkilediği gözlemlenmiştir.

This thesis is prepared as an outcome of the Energy Engineering Master of Science program at Izmir Institute of Technology, IZTECH, in Turkey. The main purpose of this study is to analyse the effects of water content in diesel fuel spray behaviours using adaptive neuro-fuzzy inference system models (ANFIS) for compression ignition engines.The investigations are carried out using numerical models of ANFIS in MATLAB R2011a, generating simulations from training and test datasets based on recent experimental studies from the literature. The thesis primarily tests the use and the fitness of ANFIS models, modifying the neural network structure so that the simulations acceptably reach the experimental results accurately. Then secondarily, the simulation is used to investigate the effects of parameters originally not available in the related study.The investigation mainly focusses on water in diesel emulsions from pure diesel to an emulsion with 20% water content. Operational conditions such as chamber ambient pressure, injection pressure, chamber ambient temperature are also investigated to find their effects over spray penetration.It was found that the increase of water content in the diesel fuel did not have a relevant effect at very low and very high temperatures, however at medium-high temperatures it increased spray penetration. Furthermore, it was observed that the increase of chamber ambient pressure and chamber ambient temperature reduced the spray penetration as expected.