Carreau akışkanının dikey germe silindirindeki akış karakteristiklerinin yapay zeka yaklaşımıyla analizi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-9297-8134
dc.contributor.authorÇolak, Andaç Batur
dc.date.accessioned2024-10-12T19:51:08Z
dc.date.available2024-10-12T19:51:08Z
dc.date.issued2023
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesi, Bilişim Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezien_US
dc.description.abstractBu çalışmada, Carreau akışkan akışının gözenekli bir ortama daldırılmış dikey bir germe silindiri üzerindeki akış karakteristikleri, yapay zeka yaklaşımı ile detaylı olarak analiz edilmiştir. Akış parametreleri olarak lokal yüzey sürtünmesi, lokal Nusselt sayısı ve lokal Sherwood sayısı parametreleri ele alınmıştır. Akış parametrelerini tahmin etmek için çok katmanlı algılayıcı mimarisine sahip üç farklı yapay sinir ağı modeli tasarlanmıştır. Literatürden elde edilmiş nümerik veri seti kullanılarak eğitilmiş olan ağ modellerinde Bayesian Düzenlileştirme eğitim algoritması kullanılmıştır. Farklı performans parametreleri dikkate alınarak optimize edilen yapay sinir ağlarında tahmin performansı en yüksek olan modeller tercih edilmiştir. Elde edilen tahmini değerler, hedef verilerle karşılaştırılmıştır. Ayrıca performans parametreleri de hesaplanmış ve ağ modellerinin performansları kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Çalışma bulguları, geliştirilmiş olan yapay sinir ağlarının, doğal taşınımlı Carreau akışına ait parametreleri yüksek doğrulukta tahmin edebildiğini ortaya koymuştur. en_US
dc.description.abstractIn this study, the flow characteristics of Carreau fluid flow on a vertical stretching cylinder immersed in a porous medium were analyzed in detail with an artificial intelligence approach. Local skin friction, local Nusselt number and local Sherwood number parameters are considered as flow parameters. Three different neural network models with multilayer perceptron architecture are designed to estimate the flow parameters. Bayesian Regularization training algorithm was used in the network models trained using the numerical data set obtained from the literature. The models with the highest prediction performance were preferred in the artificial neural networks optimized by considering different performance parameters. The estimated values obtained were compared with the target data. In addition, the performance parameters were calculated and the performances of the network models were analyzed comprehensively. The study findings revealed that the developed artificial neural networks can predict the parameters of the free convection Carreau flow with high accuracy.
dc.identifier.citationÇolak, A. B. (2023). Carreau Akışkanının Dikey Germe Silindirindeki Akış Karakteristiklerinin Yapay Zeka Yaklaşımıyla Analizi. Mühendis ve Makina, 64(710), 91-113.
dc.identifier.doi10.46399/muhendismakina.1165731
dc.identifier.endpage113en_US
dc.identifier.issn1300-3402
dc.identifier.issn2667-7520
dc.identifier.issue710en_US
dc.identifier.startpage91en_US
dc.identifier.trdizinid1165193en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.46399/muhendismakina.1165731
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1165193
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/8982
dc.identifier.volume64en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofMühendis ve Makinaen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectCarreau Akışkanıen_US
dc.subjectGerme Silindirien_US
dc.subjectAkış Karakteristiklerien_US
dc.subjectDoğal Taşınımen_US
dc.subjectYapay Sinir Ağıen_US
dc.subjectCarreau Fluid
dc.subjectStretching Cylinder
dc.subjectFlow Characteristics
dc.subjectNatural Convection
dc.subjectArtificial Neural Network
dc.titleCarreau akışkanının dikey germe silindirindeki akış karakteristiklerinin yapay zeka yaklaşımıyla analizien_US
dc.title.alternativeAnalysis of flow characteristics of carreau fluid in a vertical stretching cylinder with artificial intelligence approach
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Carreau Akışkanının Dikey Germe Silindirindeki Akış Karakteristiklerinin Yapay Zeka Yaklaşımıyla Analizi.pdf
Boyut:
784.24 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

TR Dizin İndeksli Yayınlar
UVAM, Bilişim Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezi Koleksiyonu