Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 10
 İndirme 2
Kontrollü EGR Soğutma Sistem Tasarımının NOx ve BSFC Üzerine Etkisinin Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) İle Modellenmesi ve Optimizasyonu
2020
Dergi:  
Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu çalışma kapsamında dizel motorların egzoz gaz resirkülasyonu (EGR) sistemlerinde kullanılmak üzere egzoz gazlarını soğutan yenilikçi bir sistem tasarımı yapılmıştır. Tasarlanan sistemde 12 V elektrikli pompa ve fan kullanılmıştır. Bu elemanlar için ayrı ayrı PID (Oransal Integral Türev) kontrolcüler tasarlanmış ve kontrolcü parametreleri için optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. Emme manifolduna giren gazların miktarı ve sıcaklığı için farklı çalışma koşullarında motor NOx ve fren özgül yakıt tüketimi (brake specific fuel consumption (BSFC)) üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Veriye dayalı yöntemler kullanılarak matematiksel model geliştirilmiştir. Elde edilen matematiksel model sayesinde tasarlanan kontrol sistemi için farklı motor çalışma koşullarında referans EGR akış miktarı ve sıcaklık değeri tanımlanmıştır. Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS)) ile tanımlanan modellerin gerçek verilerle uyumluluğu istatistiksel olarak analiz edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Modeling and optimization of the impact of controlled EGR cooling system design on NOx and BSFC with the adjusted nerve discharge output system (ANFIS)
2020
Yazar:  
Özet:

In the framework of this study, a innovative system designed that cooles the exhaust gases for use in the exhaust gas recirculation (EGR) systems of diesel engines has been designed. In the designed system, 12 V electric pump and fan were used. Separate PIDs (Oransal Integral Curve) controls have been designed for these elements and the optimization method for control parameters has been used. The effects on motor NOx and brake specific fuel consumption (BSFC) in different working conditions for the quantity and temperature of gases entering the emission manifold have been analyzed. The mathematical model is developed using data-based methods. Thanks to the achieved mathematical model, the reference EGR flow quantity and temperature value are defined in different motor working conditions for the designated control system. The conformity of models defined by the Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) with real data has been statistically analyzed.

Anahtar Kelimeler:

Modeling and Optimization Of The Effect Of Controlled Egr Cooling System Design On Nox and Bsfc With Adaptive Neural Fuzzy Inference System (anfis)
2020
Yazar:  
Özet:

In this study, an innovative system was designed to cool exhaust gases to be used in exhaust gas recirculation (EGR) systems of diesel engines. The designed system uses a 12 V electric pump and fan. PID (Proportional Integral Derivative) controllers are designed for these elements and optimization method is used for the controller parameters. For the amount and temperature of the gases entering the intake manifold, their effects on engine NOx and brake specific fuel consumption (BSFC) under different acclimation conditions were analyzed. A mathematical model was developed using data-based methods. The reference EGR flow rate and temperature value for different engine operating conditions have been defined for the control system designed thanks to the obtained mathematical model. The compatibility of models defined with Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) with real data was statistically analyzed.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler




Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.053
Atıf : 3.831
2023 Impact/Etki : 0.187
Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi