AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTkinter ara yüzünde, verileri sadece bir kez çalıştırabilme, on saniyede bir güncelleyebilme, güncellenen verileri durdurabilme, ekran görüntüsü alabilme, verileri Excel’e aktarabilme gibi fonksiyonlar da oluşturulmuştur.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Bu çalışmada, R134a soğutkanı için doyma basıncı, doyma sıcaklığı, doymuş sıvı ve buhar entalpileri ile kızgın buhar faz durumu için sıcaklık, basınç ve entalpi değerleri Engineering Equation Solver (EES) programından yararlanılarak elde edilmiş, istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak R134a soğutkanına dair bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setiyle P-h diyagramı çizdirilerek görselleştirilmiştir. Python programı kullanılarak R134a soğutkanı için regresyon çalışmaları yapılmış ve makine öğrenmesi yöntemiyle bir eğitim modeli oluşturulmuştur. DS18B20 sıcaklık sensörleri Arduino Uno’ya bağlanmış ve programı yazılmıştır. Python ile Arduino arasında seri port üzerinden iletişim kurulmuş ve veriler alınmıştır. Deney seti üzerindeki basınç değerleri okunarak Tkinter arayüzüne girilmiş ve yazılama dâhil edilmiştir. Makine öğrenmesi ile elde edilen eğitim modeline sıcaklık ve basınç değerleri yerleştirilerek entalpi değerleri hesaplanmış ve P-h diyagramı üzerine işaretlenerek birleştirilmiştir. Tkinter ara yüzünde, verileri sadece bir kez çalıştırabilme, on saniyede bir güncelleyebilme, güncellenen verileri durdurabilme, ekran görüntüsü alabilme, verileri Excel’e aktarabilme gibi fonksiyonlar da oluşturulmuştur.