Isı transferinde ısı kayıplarının yapay sinir ağları yöntemi ile incelenmesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2017
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Doç. Dr. Fikret TÜRKAN
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada binalarda ısıtma için kullanılan kalorifer borularının yalıtımlı ve yalıtımsız durumları için iki ayrı yapay sinir ağı (YSA) modeli ve bina duvarlarının yalıtımlı ve yalıtımsız durumları için iki ayrı YSA modeli olmak üzere toplamda 4 ayrı model kullanılmıştır. Bu durumlar için tasarlanan YSA modellerinde 3 katmanlı ileri beslemeli ve geri yayılımlı bir model şekli tercih edilmiştir. Gizli katmanda sigmoid transfer fonksiyonu, çıkış katmanında ise doğrusal transfer fonksiyonu kullanılmıştır. YSA ağ topolojisi olarak geri yayılımlı YSA topolojisi tercih edilmiş ve veriler normalize edilerek ağa sunulmuştur. Ağdan elde edilen sıcaklık değerleri gerçekte ölçülen sıcaklık değerleri ile mukayese edilmiş ve sonuçların birbirlerine çok yakın ve yeterli hassasiyette olduğu görülmüştür. Bu şekilde 4 farklı iç model için YSA metodunun kullanımı, modellerin açıklayıcılık ve tahmin etme gücünü artırmıştır.
In this study, two artificial neural network model and two separate neural networks for insulated and uninsulated case of building walls insulated and uninsulated state of the heating pipes used for heating in studies in the building here (ANN) a total of 4 separate models are used to make the model. In this case, 3-layer feed-forward and back propagation neural network model in a model designed to have preferred shape. Sigmoid transfer function in the hidden layer and the output layer is used in the linear transfer function. ANN network topology is preferred as backpropagation neural network topology and data are presented normalized to the network. The temperature value is obtained from the network is compared with the actually measured temperature values are compared and the results were found to be very close to each other and the results were found to be sensitive enough. In this way, the use of artificial neural network method to four different internal models forecast increased the explanatory power of the model and predict
In this study, two artificial neural network model and two separate neural networks for insulated and uninsulated case of building walls insulated and uninsulated state of the heating pipes used for heating in studies in the building here (ANN) a total of 4 separate models are used to make the model. In this case, 3-layer feed-forward and back propagation neural network model in a model designed to have preferred shape. Sigmoid transfer function in the hidden layer and the output layer is used in the linear transfer function. ANN network topology is preferred as backpropagation neural network topology and data are presented normalized to the network. The temperature value is obtained from the network is compared with the actually measured temperature values are compared and the results were found to be very close to each other and the results were found to be sensitive enough. In this way, the use of artificial neural network method to four different internal models forecast increased the explanatory power of the model and predict
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Isı kaybı, İç ve dış duvar, Yalıtım, Yapay sinir ağı, Artificial neural network, Inside and outside wall, Insulation, Loss of Heat
Kaynak
Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
7
Sayı
2
Künye
Çırak, B., & Korcak, S. (2017). Isı Transferinde Isı Kayıplarının Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile İncelenmesi. Journal of the Institute of Science and Technology, 7(2), 185-197.
