Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightModelden elde edilen denklemlerle çok daha hızlı ve basit çözümlere ulaşılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, buhar sıkıştırmalı soğutma çevriminde kullanılan ve ozon tabakasına zararı olmayan çevre dostu R410a soğutucu akışkanının doyma basıncı, sıvı ve buhar entalpileri, entropileri, kızgın buhar entalpisi ve sıcaklığı gibi termodinamik özellikleri Yapay Sinir Ağları (YSA) modeliyle belirlenmiştir. Bu modelde kullanılan veriler, literatürde mevcut olan ampirik ve deneysel veriler yardımıyla elde edilmiştir. Çalışmada; çok iyi eğitilmiş bir YSA modeliyle, istenilen her aralıkta soğutucu akışkanın termodinamik özelliklerinin tespiti için yeni formülasyonlar türetilmiştir. Bu formülasyonlar, ağ modeline ait ağırlık ve bias değerleri kullanılarak elde edilmiştir. Modelden elde edilen denklemlerle çok daha hızlı ve basit çözümlere ulaşılmıştır.
Abstract
In this study, thermodynamic properties as saturation pressure, saturated liquid enthalpy and entropy, superheated vapor enthalpy and temperature of R410a refrigerant, which are harmful to the ozone layer, used in the vapor compression refrigeration systems were determined with Artificial Neural Network (ANN) model. Data of thermodynamic properties used in the study were obtained from empirical and experimental data that is available in the literature. In order to determine thermodynamic properties of refrigerant for all spans, new formulations were derived by ANN model which was very well trained. These formulations were derived with using weights and bias values of network. With these formulations, faster and simple solutions can be obtained.