ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON KULLANARAK FARKLI YAKITLARIN YANMA PARAMETRELERİNİN TAHMİNİ

Benzer belgeler
NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

Türkiye Net Elektrik Enerjisi Tüketiminin Parçacık Sürü Optimizasyonu Tabanlı Modellenmesi

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

METAL MATRİSLİ DAİRESEL DELİKLİ KOMPOZİT LEVHALARDA ARTIK GERİLMELERİN ANALİZİ

Uçucu Organik Bileşiklerin YapıMalzemelerindeki Difüzyon ve AdsorpsiyonununDinamik Metotla İncelenmesi

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

İstatistik ve Olasılık

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

İstatistik ve Olasılık

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi

Prediction of compression index of fine-grained soils using statistical and artificial intelligence methods

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

AFYONKARAHİSAR İLİ YENİLENEBİLİR ENERJİ POTANSİYELİ. Ziya DEMİRKOL 1 Mehmet ÇUNKAŞ 2

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

AKARSULARDAKİ KATI MADDE MİKTARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ: KIZILIRMAK NEHRİ ÖRNEĞİ

Atık Kızartma Yağı Metil Esterinin Bir Dizel Motorunda, Motor Performansı ve Egzoz Emisyonlarına Etkisinin Araştırılması

İleri Diferansiyel Denklemler

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

FİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ

MİKRODALGA ENERJİSİNİN AYVA DİLİMLERİNİN KURUTULMASINA ETKİSİ* Soner ÇELEN 1, Serhat KUŞ 2

El Hareketini Takip Eden Vinç Sisteminin Giriş Şekillendirici Denetimi

CİLALI ve PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA SÜRTÜNME KATSAYILARININ İNCELENMESİ

SÜREKLİ SİSTEM YAPI MODELLERİNDE İLERİ MODLARIN KATKISININ İNCELENMESİ

SIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME. Tamer EREN a,*, Ertan GÜNER b ÖZET

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

DİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

TOPLAM KOLESTEROL, LDL, HDL VE TRİGLİSERİT SEVİYELERİNİN YAŞA GÖRE DEĞİŞİMİNİN DEĞİŞİK REGRESYON MODELLERİYLE İNCELENMESİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s Ekim 2005

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

MAGNİTÜD-SIKLIK İLİŞKİSİ PARAMETRELERİNİN ROBUST TAHMİNİ

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. KM 482 Kimya Mühendisliği Laboratuarı III

POLİTEKNİK DERGİSİ JOURNAL of POLYTECHNIC ISSN: (PRINT), ISSN: (ONLINE)

Tarımsal Mekanizasyon 18. Ulusal Kongresi Tekirdağ 795. ÇEKĠÇLĠ DEĞĠRMENLERDE ELEK YÜZEY ETKĠNLĠĞĠNĠN BELĠRLENMESĠ ÜZERĠNDE BĠR ARAġTIRMA

Öğrenme Etkili Tam Zamanında Çizelgeleme Problemi Ve KOBĐ de Uygulama

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir?

Araştırma Makalesi (Research Article)

OKUL ÖNCESİ DÖNEMİ İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİ 3

AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME

MONTE CARLO BENZETİMİ

Ki- kare Bağımsızlık Testi

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

Diferansiyel Gelişim Algoritmasının Valf Nokta Etkili Konveks Olmayan Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

3D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

MATLAB VE ASP.NET TABANLI WEB ARAYÜZÜ KULLANILARAK DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN ANALİZİ

YENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

SIKIŞTIRMA ORANININ BİR DİZEL MOTORUN PERFORMANS VE EMİSYONLARINA ETKİLERİ

POLYESTER/VİSKON ELYAF KARIŞIMLARINDA RENK DEĞERLERİNİN YENİ BİR ALGORİTMA GELİŞTİRİLEREK TAHMİN EDİLMESİ

A Signal Timing Model for Ankara: Case Study at Beşevler Intersection

Akışkan olarak hava ve argon kullanılan vorteks tüpünde enerji ve ekserji analizi

TÜRKİYE DE KAYITDIŞI EKONOMİ VE BÜYÜME İLİŞKİSİ

KANOLA YAĞI METİL ESTERİ VE KARIŞIMLARININ MOTOR PERFORMANS VE EGZOZ EMİSYONLARINA OLAN ETKİLERİ

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

Vakumlu Ortamda Doymuş Buharla Đplik Kondisyonlama Đşleminde Kütle Transferi Analizi

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

Reaction Cross Section Calculations for 197 Au

Đçten Yanmalı Motor Tasarımı

NORMAL DAYANIMLI BETONLARDA DAYANIM KÜR SÜRESİ-ULTRASES HIZI-YÜZEY SERTLİĞİ BAĞINTILARI

BAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ÇOK GEZGĠNLĠ EN KÜÇÜK GECĠKME PROBLEMĠ ĠÇĠN YENĠ KARAR MODELLERĠ GÖZDE ÖNDER

JUNE. TÜLOVASI BORAT YATAĞI REZERVİNİN JEOİSTATİSTİKSEL KESTİRİMİ Geostatistical Estimation of Reserves of Tülovası Borate Deposit ÖZET

BORAKSTAN SODYUM BİKARBONAT ÜRETİMİ

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ

5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM

BÜYÜME VE İHRACAT ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

HALL ETKİLİ AKIM TRANSFORMATÖRÜNÜN SPEKTRAL VE İSTATİSTİKSEL ANALİZİ

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

SÖNÜMLÜ-DEĞİŞTİRİLMİŞ KORTEWEG-deVRIES (KdV) DENKLEMİNİN ANALİTİK VE HESAPLAMALI ÇÖZÜM KARŞILAŞTIRMASI

Palm Biyodizel-Dizel Yakıt Karışımlarının Yakıt Özelliklerinin Tahmini

Etanol Dizel Yakıt Karışımlarının Kısmi Homojen Dolgulu Bir Dizel Motorun Performansına Etkisi

OPTİMAL HİSSE SENETLERİNİN BELİRLENMESİNDE BULANIK DOĞRUSAL OLMAYAN PORTFÖY MODELİ

OBTAINING REGIONAL TRANSFORM COEFFICIENT CONSIDERING THE DISTANCE AND DIRECTION WİTH L1-NORM METHOD

Transkript:

ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON KULLANARAK FARKLI YAKITLARIN YANMA PARAMETRELERİNİN TAHMİNİ Ahmet KESKİN 1 Mehmet ŞEN 1 Alaatti Osma EMİROĞLU 2* 1 Abat İzzet Baysal Üiversitesi, Bolu Meslek Yüksekokulu, Motorlu Araçlar ve Ulaştırma Tekolojileri Bölümü, 14100, Bolu 2* Abat İzzet Baysal Üiversitesi, Mühedislik Mimarlık Fakültesi, Makie Mühedisliği, aosmaemiroglu@gmail.com, 14200, Bolu ÖZET Bu çalışmada farklı yakıtları yama parametrelerii yakıt özelliklerie göre tahmiide çoklu doğrusal regresyo (ÇDR) kullaılmıştır. Ejeksiyo başlagıcı (EB), yama başlagıcı (YB), tutuşma gecikmesi (TG), maksimum silidir basıcı (Pmax), maksimum basıç artışı (Rmax) ve maksimum ısı salıım oraı (ISOmax) gibi yama parametrelerii tahmi etmek içi ÇDR tabalı modeller geliştirirke yoğuluk (yo), viskozite (viz), alt ısıl değer (aıd), seta sayısı (ss) ve oksije içeriği (o) gibi yakıt özellikleri kullaılmıştır. Model oluştururke dizel yakıt, pamuk yağı biyodizeli ve butaol, etaol ve metaol gibi farklı alkol karışımlarıı 10 Nm motor yüküde elde edile veriler kullaılmıştır. Doğrusal regresyo aalizide EB, YB, TG, Pmax, Rmax ve ISOmax içi bezerlik katsayısı (R 2 ) sırasıyla 0,988; 0,900; 0,954; 0,890; 0,963 ve 0,948 olarak bulumuştur. Aahtar kelimeler: Etaol, metaol, egzoz emisyou, yama karakteristiği, motor performası PREDICTION OF COMBUSTION PARAMETERS OF DIFFERENT FUELS USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION ABSTRACT I this study, multiple liear regressio (MLR) were used for estimatio of combustio parameters of differet fuels from their fuel properties. For developig MLR based models fuel properties such as desity, viscosity, lower heatig value, cetae umber ad oxyge cotet were used for estimatig to combustio parameters such as start of ijectio (SoI), start of combustio (SoC), igitio delay (ID), maximum cylider pressure (P max ), maximum presure rise (R max ) ad maximum heat release rate (HRR max ). For the modelig, experimetal data sets of a diesel egie operatig at 10 Nm load at 1500 rpm with differet fuels were used. Correlatio coefficiet (R) values were foud 0.988; 0.900; 0.954; 0.890; 0.963 ad 0.948 for SoI, ID, SoC, P max, R max, ad HRR max correspodigly i liear regressio aalysis. Keywords: Ethaol, methaol, exhaust emissios, combustio characteristics, egie performace 1. GİRİŞ İçte yamalı bir motoru yama özelliklerii belirlemesi karmaşık, zama alıcı ve pahalıdır. Bu edele, bu dezavatajları ve karmaşıklıkları gidermek içi bir motoru yama özellikleri ÇDR kullaılarak modelleebilir. Regresyo aalizi, mühedislik araştırmalarıda, matematik, fias, ekoomi, tıp gibi bilim alalarıda yoğu olarak kullaılmaktadır. Regresyo aalizi gözlee bir değişkei hagi parametreleri etkisi içide olduğu ve gözlem i ve etkileile parametreleri matematiksel gösterimle yai bir foksiyo yardımıyla ifade edilmesidir [1]. ÇDR modelleme ile yakıt özellikleri, dizel motoru yama, performas ve emisyo tahmii ve motor gürültü ve titreşim tahmii yapılabilmektedir. Rodrigez vd. yağ asit metil ester kompozisyouda çoklu doğrusal regresyo ile biyodizeli seta sayısıı 734

tahmii içi model elde etmişler ve bu model ile % 89 doğrulukla seta sayısıı tahmi edebilmişlerdir [2]. Herades vd. HCCI motorda yaptıkları deemede ile basıç, sıcaklık ve eşdeğer hava yakıt oraı ile tutuşma zamaıı ÇDR ile modellemişler ve R 2 değerii 0,95 de büyük bulmuşlardır [3]. Uludamar vd. yakıt özellikleri ile gürültü-titreşimi arasıdaki ilişkiyi ögörmek içi doğrusal ve doğrusal olmaya tabalı regresyo aalizi tabalı modeller geliştirilmiştir. Souçlar, doğrusal regresyo aalizide korelasyo katsayısı (R) titreşim ve ses basıcı seviyesi içi 0.784 ve 0.741, doğrusal olmaya regresyo aalizide ise 0.814 ve 0.777 olarak tespit etmişlerdir [4]. Tütücü yaptığı çalışmada hava-akış oraı, emme basıcı, yakıt oraı, devir ve yük e bağlı olarak tork, özgül yakıt tüketimi ve emisyo (HC, CO 2 ve NO x ) çoklu regresyo tekiği ile modellemiştir. Modellemeleri R 2 değerii 0,99 ile 0,85 arasıda hesaplamıştır [1]. Gopal vd. 6 silidirli bir dizel motorda %60 dizel, %30 karaja PME ve %10 etaol karışımıı farklı devir ve yüklerde demişler ve elde ettikleri ÇDR ile modellemişlerdir. ÇDR modelide bağımlı değişke olarak yük, devir, dizel ve biyodizel oraı bağımsız değişke olarak termal verim, is, NO x, HC, CO 2, P max, AP max, YB, YS i kullamışlardır. R2 i ise HC (0,706) ve YB (0,828) hariç 0,95 civarıda hesaplamışlardır [5]. Literatürde yakıt özellikleride yama parametrelerii çoklu doğrusal regresyo ile tahmii ile ilgili az çalışma bulumaktadır. 2. MATERYAL VE YÖNTEM Regresyo aalizide matematiksel model elde edilirke bir bağımlı değişke ve bir veya birde çok bağımsız değişkede faydalaılmaktadır. Buluacak modelde bir bağımsız değişke buluuyorsa yötem basit doğrusal regresyo, birde fazla bağımsız değişke buluuyorsa çoklu doğrusal regresyo olarak adladırılır. Bu çalışmada farklı yakıtları yama parametrelerii yakıt özelliklerie göre tahmiide çoklu doğrusal regresyo (ÇDR) kullaılmıştır. Model oluştururke daha öce yapıla çalışmalarda [6-8] dizel yakıt, pamuk yağı biyodizeli ve bütaol, etaol ve metaol gibi farklı alkol karışımlarıı 10 Nm motor yüküde elde edile veriler kullaılmıştır. Kullaıla yakıtlar Tablo 1. de verilmiştir. Tüm aalizlerde Microsoft Excel 2007 programı kullaılmıştır. Tablo 1. Modelde kullaıla yakıtlar Yakıtı yüzdesel oraı Yakıt Dizel Biyodizel Butaol Etaol Metaol D 100 0 0 0 0 B10 90 10 0 0 0 B20 80 20 0 0 0 B50 50 50 0 0 0 Bu10 90 0 10 0 0 E10 90 0 0 10 0 M10 90 0 0 0 10 B20Bu10 70 20 10 0 0 B20E10 70 20 0 10 0 B20M10 70 20 0 0 10 Çalışmada kullaıla veri setide yakıtı aşağıdaki özellikleri bağımsız değişke olarak kullaılmıştır. x 1 : yoğuluk, x 2 : vizkosite, x 3 : alt ısıl değer, x 4 : seta sayısı, x 5 : oksije içeriği. Veri setide aşağıdaki yama parametreleri ise bağımlı değişke olarak kullaılmıştır. y 1 : Ejeksiyo başlagıcı, y 2 : yama başlagıcı, y 3 : tutuşma gecikmesi, y 4 : maksimum silidir basıcı, y 5 : maksimum basıç artışı ve y 6 : maksimum ısı salıım oraı. Değerler model çıkarılmada öce 0-1 arasıda ormalize edilmiştir. Bağımlı değişkeleri gerçek ve ormalize edilmiş Tablo 2 ve Tablo 3 de verilmiştir. Çoklu doğrusal regresyo modeli, yi=β0+β1 xi1 +β2 xi2+...+βk xik +εij ;,2,... j=1,2,...k (1) şeklide taımlaır. Eşitlikte; Yi:Bağımlı değişkeii gözlee i.ici değerii Xij: j.ici bağımsız değişkei i.ici düzeyideki değerii βj: j.ici regresyo katsayısıı εij: Hata terimii k: Bağımsız değişke sayısıı göstermektedir [9]. 735

Tablo 2. Bağımlı değişkeleri gerçek Yoğuluk (kg/m 3 ) Vizkosite (mm 2 /s) AID (MJ/kg) Seta Sayısı Oksije içeriği (%) D 831,50 2,40 43,20 58,80 0,00 B10 836,75 2,59 42,78 58,28 1,05 B20 842,00 2,78 42,36 57,76 2,10 B50 857,75 3,36 41,10 56,20 5,25 Bu10 829,35 2,52 42,19 55,42 2,16 E10 826,95 2,28 41,72 53,52 3,48 M10 827,55 2,22 40,85 53,32 5,00 B20Bu10 839,85 2,90 41,35 54,38 4,26 B20E10 837,45 2,66 40,88 52,48 5,58 B20M10 838,05 2,60 40,01 52,28 7,10 Tablo 3. Bağımlı değişkeleri ormalize edilmiş Yoğuluk (kg/m 3 ) Vizkosite (mm 2 /s) AID (MJ/kg) Seta Sayısı Oksije içeriği (%) D 1,000 0,000 0,143 0,817 0,256 B10 0,833 0,034 0,077 0,561 0,337 B20 0,667 0,059 0,000 0,560 0,295 B50 1,000 0,025 0,176 1,000 0,000 Bu10 0,333 0,610 0,495 0,479 0,941 E10 0,667 0,500 0,571 0,561 0,888 M10 0,667 0,407 0,451 0,506 0,924 B20Bu10 0,000 0,864 0,604 0,434 0,413 B20E10 0,333 1,000 1,000 0,000 0,621 B20M10 0,500 0,542 0,516 0,292 1,000 Model elde edildikte sora bezerlik katsayısı (R 2 ) hesaplamıştır. Bezerlik katsayısı gerçek (y) ve tahmi edile (y ) bağımlı değişke i karşılaştırır ve 0 ile 1 arasıda bir değere sahip olur. Değer 1 ise, örekte mükemmel bir korelasyo vardır (tahmi edile y değeri ile gerçek y değeri arasıda fark yoktur). Diğer uç değerde, bezerlik katsayısı 0 ise, regresyo deklemi ögörüle y değeride yararlı değildir. R 2 değeri aşağıdaki formül kullaılarak hesaplaabilir [9]: R 2 Hata kareler toplamı (HKT) = 1 Geel kareler toplamı (GKT) HKT = (y i y i) 2 GKT = (y i y ) 2 y = 1 y i 3. BULGULAR VE TARTIŞMA Şekil 1 de farklı yakıtları testlerde elde edile ejeksiyo başlagıcı ile ÇDR modelide elde edile tahmii değerler görülmektedir. ÇDR modelii R 2 değeri 0,988 olarak hesaplamıştır. ÇDR ile elde edile foksiyo ise aşağıda verilmiştir. EB= -182,889 yo + 85,5 viz +319,8056 aıd + 119,4109 ss + 462,5683 o - 424,72 R 2 değerii 1 e çok yakı çıkması ise Şekil 1 de de alaşılacağı üzere modeli EB içi oldukça doğru tahmi yaptığı görülmektedir. Şekil 1. Farklı yakıtları gerçek ve tahmii ejeksiyo başlagıcı Şekil 2 de farklı yakıtları testlerde elde edile yama başlagıcı ile ÇDR modelide elde edile tahmii değerler görülmektedir. ÇDR modelii R 2 değeri 0,900 olarak hesaplamıştır. ÇDR ile elde edile foksiyo ise aşağıda verilmiştir. YB= 31,39688 yo 14,6154 viz 52,2939 aıd 21,7096 ss 77,5908 o + 71,6886 ÇDR modelide görüleceği üzere, yakıt yoğuluğuu artışı yama başlagıcıı geciktirirke diğer tüm değişkeleri artışı yamaı daha erke başlamasıa ede olduğu alaşılmaktadır. Özellikle seta sayısı ve yakıtı oksije oraıı tutuşma gecikmesii kısalttığı ve yakıtı daha erke tutuşmasıa yol açtığı bilimektedir. 736

R max = 12,691 yo - 5,808 viz 23,571 aıd 10,033 ss 34,789 o + 32,928 Şekil 2. Farklı yakıtları gerçek ve tahmii yama başlagıcı Şekil 3 de farklı yakıtları testlerde elde edile tutuşma gecikmesi ile ÇDR modelide elde edile tahmii değerler görülmektedir. ÇDR modelii R 2 değeri 0,954 olarak hesaplamıştır. ÇDR ile elde edile foksiyo ise aşağıda verilmiştir. Maksimum basıç artışı değerie geellikle tutuşma gecikmesi esasıda birike yakıtı kotrolsüz yaması edeiyle ulaşılmaktadır. Bu edele tutuşma gecikmesi ve R max grafikleri ve ÇDR modellerii birbirie bezediği görülmektedir. Gerçek değerler ile modelleme ile yapıla tahmi i yakı çıkması R 2 değerii 0,963 olarak hesaplaması ile alaşılmakla birlikte tutuşma gecikmesii R 2 değerie de oldukça yakıdır. TG= 117,2071 yo 54,7458 viz 202,941 aıd 77,4596 ss 295,041 o + 271,6428 ÇDR modeli ile elde edile deklemi katsayıları icelediğide yakıt yoğuluğu haricide diğer tüm yakıt özelliklerii artışıı TG yi azalttığı görülmektedir. TG yi etkileye e öemli değişkei seta sayısı olduğu bilimektedir. TG i EB ile YB arasıdaki süre olduğu göz öüde buludurulursa EB yi etkileye yoğuluk vizkosite gibi, YB yi etkileye oksije oraı gibi de TG yi değiştirdiği uutulmamalıdır. R 2 değerii 0,954 olarak çıkması oldukça doğru tahmileme yapılabileceğii göstermekle birlikte Şekil 3 de de görüldüğü üzere e çok sapma etaol karışımlarıda gerçekleşmiştir. Şekil 4. Farklı yakıtları gerçek ve tahmii maksimum basıcı artış Şekil 5 te farklı yakıtları testlerde elde edile maksimum silidir basıcı ile ÇDR modelide elde edile tahmii değerler görülmektedir. ÇDR modelii R 2 değeri 0,890 olarak hesaplamıştır. ÇDR ile elde edile foksiyo ise aşağıda verilmiştir. P max = -10,964 yo + 5,0168 viz + 14,731 aıd + 6,174 ss + 22,853 o 19,697 Şekil 3. Farklı yakıtları gerçek ve tahmii tutuşma gecikmesi Şekil 4 te farklı yakıtları testlerde elde edile maksimum basıcı artış ile ÇDR modelide elde edile tahmii değerler görülmektedir. ÇDR modelii R 2 değeri 0,963 olarak hesaplamıştır. ÇDR ile elde edile foksiyo ise aşağıda verilmiştir. Şekil 4 ve Şekil 5 icelediğide P max grafiği ile R max grafiklerii bezerlik gösterdiği görülmektedir. Buu edei ise geellikle tutuşma gecikmesi esasıda birike yakıtı kotrolsüz yaması ile basıcı hızla artması ve daha sora kotrollü yama esasıda bu yükselmeye bağlı olarak P max değerii artmasıdır. Alkol ve karışımlarıı maksimum basıç i yüksek olduğu Şekil 5 te görülmektedir. R 2 değerii 0,890 olarak çıkması gerçek değerlere yakı tahmileme yapılabileceğii göstermektedir. Ayrıca deklem katsayıları icelediğide yoğuluk dışıda diğer tüm değişkeleri artmasıı maksimum basıcı arttırdığı alaşılmaktadır. 737

TEŞEKKÜR Bu çalışma, Abat İzzet Baysal Üiversitesi Bilimsel Araştırma Proje Birimi tarafıda desteklemiştir (Proje No: 2014.18.03.758). Destekleride dolayı Abat İzzet Baysal Üiversitesi e teşekkür ederiz. KAYNAKLAR Şekil 5. Farklı yakıtları gerçek ve tahmii maksimum silidir basıcı Şekil 6 da farklı yakıtları testlerde elde edile maksimum ısı salıım oraı ile ÇDR modelide elde edile tahmii değerler görülmektedir. ÇDR modelii R 2 değeri 0,948 olarak hesaplamıştır. ÇDR ile elde edile foksiyo ise aşağıda verilmiştir. ISO max = 45,429 yo 21,855 viz 78,375 aıd 30,362 ss 114,031 o + 105,78 ISO max değerii göstere Şekil 6 icelediğide yie R max ve P max grafiklerie bezediği görülmektedir. Bu da ISO max i yie tutuşma gecikmesie bağlı olarak değişmeside kayaklamaktadır. R 2 değerii 0,948 olarak çıkması kurula deklem ile yapıla tahmilemei doğru souçlar verdiğii göstermektedir. Şekil 6. Farklı yakıtları gerçek ve tahmii maksimum ısı salıım oraı 4. SONUÇLAR Yapıla çalışmada farklı yakıtları yama parametrelerii yakıt özelliklerie göre tahmiide çoklu doğrusal regresyo (ÇDR) kullaılmıştır ve EB, YB, TG, P max, R max ve ISO max içi bezerlik katsayısı (R 2 ) sırasıyla 0,988; 0,900; 0,954; 0,890; 0,963 ve 0,948 olarak bulumuştur. Bulua bu değerler ÇDR modellemesi ile farklı yakıtlar içi oldukça doğru yama aaliz tahmilemesi yapılabileceğii göstermektedir. Buula birlikte yapay siir ağları gibi daha ileri tahmileme yötemleri ile daha doğru souçlara ulaşılabileceği düşüülmektedir. [1] Tütücü K., Yapay zeka tekikleri ile dizel motor performasıı modellemesi ve yakıt optimizasyou, Doktora tezi, Selçuk Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü, 2009, Koya. [2] Piloto-Rodríguez R., Sáchez-Borroto Y., Lapuerta M., Goyos-Pérez L., Verhelst S., Predictio of the cetae umber of biodiesel usig artificial eural etworks ad multiple liear regressio, Eergy Coversio ad Maagemet 65 (2013) 255-261. [3] Heradez J.J., Saz-Arget J., Carot J.M., Jabaloyes J.M., Igitio delay time correlatios for a diesel fuel with applicatio to egie combustio modellig, Iteratioal Joural of Egie Research 11 (2010) 199-206. [4] Uludamar E., Tosu E., Aydı K., Experimetal ad regressio aalysis of oise ad vibratio of a compressio igitio egie fuelled with various biodiesels, Fuel, 177 (2016) 326-333. [5] Gopal R., Kavadappa-Goudar M., Ramasamy S., Nataraja N., Ramasamy V., Experimetal ad regressio aalysis for multi cylider diesel egie operated with hybrid fuel bleds, Thermal Sciece, 18 (2014) 193-203. [6] Emiroğlu A.O., Şe M., Combustio, performace ad emissio characteristics of various alcohol bleds i a sigle cylider diesel egie, Fuel 212 (2018) 34-40. [7] Emiroğlu A.O., Şe M., Combustio, performace ad exhaust emissio characterizatios of a diesel egie operatig with a terary bled (alcohol-biodiesel-diesel fuel), Applied Thermal Egieerig 133 (2018) 371-380. [8] Keski A., Pamuk yağı biyodizeli-eurodizel karışımlarıı tam yükte yama, performas ve emisyolara etkisii deeysel olarak icelemesi, AKU J. Sci. Eg. 17 (2017) 797-809. [9] Gust R.F., Maso R.L., Hua T.A., Classroom sumplemet to regressio aalysis ad its applicatio: a data-orieted approach (1981) CRC Press. 738