Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/6573
Title: An adaptive neuro-fuzzy approach for modeling the effects of water-in-diesel emulsion on diesel sprays
Other Titles: Su içeren dizel emülsiyonlarının dizel spreyler üzerindeki etkisinin uyarlanır sinirsel bulanık mantık ile modellenmesi
Authors: Rodriguez, Alvaro Diez
Saplıoğlu, Kemal
Yavuz, Bekir Kağan
Yavuz, Bekir Kağan
Izmir Institute of Technology. Energy Systems Engineering
Keywords: Diesel water emulsions
ANFIS
Diesel fuels
Diesel spray
Diesel engines
Issue Date: Sep-2016
Publisher: Izmir Institute of Technology
Source: Yavuz, B. K. (2017). An adaptive neuro-fuzzy approach for modeling the effects of water-in-diesel emulsion on diesel sprays. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey
Abstract: This thesis is prepared as an outcome of the Energy Engineering Master of Science program at Izmir Institute of Technology, IZTECH, in Turkey. The main purpose of this study is to analyse the effects of water content in diesel fuel spray behaviours using adaptive neuro-fuzzy inference system models (ANFIS) for compression ignition engines. The investigations are carried out using numerical models of ANFIS in MATLAB R2011a, generating simulations from training and test datasets based on recent experimental studies from the literature. The thesis primarily tests the use and the fitness of ANFIS models, modifying the neural network structure so that the simulations acceptably reach the experimental results accurately. Then secondarily, the simulation is used to investigate the effects of parameters originally not available in the related study. The investigation mainly focusses on water in diesel emulsions from pure diesel to an emulsion with 20% water content. Operational conditions such as chamber ambient pressure, injection pressure, chamber ambient temperature are also investigated to find their effects over spray penetration. It was found that the increase of water content in the diesel fuel did not have a relevant effect at very low and very high temperatures, however at medium-high temperatures it increased spray penetration. Furthermore, it was observed that the increase of chamber ambient pressure and chamber ambient temperature reduced the spray penetration as expected.
Bu çalışma İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Enerji Mühendisliği Yüksek Lisans programının bitirme tezidir. Tezin ana amacı su içeren dizel emülsiyonlarının dizel spreyler üzerindeki etkisinin uyarlanır sinirsel bulanık mantık (ANFIS) ile modellenerek incelenmesidir. Çalışmalar literatürdeki güncel deneysel çalışmalardan baz alınan bilgilerin MATLAB R2011a yazılımı üzerinden ANFIS modellere eğitim ve test datası olarak aktarılmasıyla gerçekleştirilmiştir. Tez öncelikle ANFIS modeli kullanılabilirliğini ve doğruluğunu incelemektedir. Buna ulaşırken ANFIS modellerin girdi yapıları modifiye edilmiştir böylece simülasyonun deneysel sonuçlara göre yeterli doğrulukta sonuçlar vermesi sağlanmıştır. Sonrasında ANFIS model ilgili literatür çalışmalarında mevcut bulunmayan bir parametrenin sonuçlar üzerindeki etkisinin incelenmesi amacıyla kullanılmıştır. Çalışmalar genel olarak su içeren dizel emülsiyonlar üzerine yapılmıştır. Saf dizelden %20 su katkılı dizele kadar olan yakıtlar incelenmiştir. Ayrıca silindir ortam basıncı, enjeksiyon basıncı ve silindir ortam sıcaklığı gibi farklı operasyonel koşulların sprey penetrasyonu üzerine etkileri de incelenmiştir. Çalışmalar sonucunda dizel yakıt içindeki su içeriğinin artmasının, enjeksiyon basıncına benzer şekilde, sprey penetrasyonunu olumlu etkilediği görülmüştür. Diğer taraftan, silindir ortam basıncı ve silindir ortam sıcaklığının penetrasyon miktarını olumsuz etkilediği gözlemlenmiştir.
Description: Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Energy Engineering, Izmir, 2016
Includes bibliographical references (leaves: 57-64)
Text in English; Abstract: Turkish and English
URI: http://hdl.handle.net/11147/6573
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T001593.pdfMasterThesis1.81 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

14
checked on Sep 20, 2021

Download(s)

2
checked on Sep 20, 2021

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.