Karşıt Akışlı Ranque– Hilsch Vorteks Tüpünün Makine Öğrenmesi Metotları ile Performans Analizi

Abstract

Bu çalışmada, basınçlı oksijen gazı kullanarak aynı anda hem soğutma hem de ısıtma yapabilen ve kontrol vanası dışında hareketli parçası bulunmayan basit borudan meydana gelen Karşıt Akışlı Ranque-Hilsch Vorteks Tüp (KARHVT) kullanılmıştır. KARHVT’nün tasarımında boru 7 mm iç çapında ve 100 mm gövde uzunluğunda imal edilmiştir. Aynı zamanda, nozul olarak pirinç, çelik, alüminyum ve polyamid malzelereden üretilen 2, 3, 4, 5 ve 6 orfisler kullanılmıştır. Yapılan deneylerde sıcak akışkan tarafında bulunan kontrol vanası tam açık konumda bırakılmış olup, giriş basıncı ilk 150 kPA olarak ayarlanmıştır. Daha sonra 50 kPa aralıklarla 700 kPa kadar veriler alınmıştır. KARHVT’de çıkan soğuk akışın sıcaklığı (Tsoğ) ve çıkan sıcak akış sıcaklığı (Tsıc) ile arasındaki fark (?T) cinsinden bulunarak sistemin performans optimizasyonu yapılmıştır. Sistemin performansının optimizasyonunu, makine öğrenimi metotlarından Lineer Regresyon (LR), Regresyon Ağaçları (RA), Ağaç Toplulukları (AT) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemleri kullanılarak literatürdeki eksikliğin tamamlanması amaçlanmıştır. Çalışmada makine öğrenimi metotlarının her birinin analizi için, tüm verinin %80’i eğitim verisi, tüm verinin %20’si ise test verisi olarak kullanılmıştır. Analizler sonucunda en iyi tahmin sonucu R2 değeri makine öğrenme metotlarından 0,97 ile DVM ile elde edilmiştir. Ayrıca çalışmanın sonunda eğitilen modeller sonunda gerçekleşen tahmin sonuçları ile gerçek deney sonuçları karşılaştırılmıştır.