تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,031 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,501,156 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,764,471 |
پیش بینی تغییرات حرارتی مخزن ذخیره کننده سیال یک خشککن خورشیدی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و روش دینامیک سیالات محاسباتی | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
دوره 51، شماره 3، آذر 1399، صفحه 501-514 اصل مقاله (1.17 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2020.293706.665249 | ||
نویسندگان | ||
هادی صمیمی اخیجهانی* 1؛ ذکریا علیمحمدی2 | ||
1استادیار گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران | ||
2دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران | ||
چکیده | ||
در این تحقیق برای افزایش عملکرد جمع کننده خورشیدی سهموی از مواد تغییرفاز دهنده PCM درون مخزن ذخیره کننده سیال استفاده شد. تاثیر میزان جریان سیال در سه سطح 1، 5/2 و 5 لیتر بر دقیقه و جرم PCM در دو سطح 5/1 و 2/3 کیلوگرم بر دمای خروجی، بازده جمع کننده و بازده مخزن با استفاده روش آزمایشگاهی و CFD و ANN ارزیابی و با هم مقایسه شد. میزان بازده خشک کردن از 11/21 تا 20/25 درصد و جمع کننده از 9/62 تا 03/64 تغییر نمود. میزان خطای به دست آمده از بازده جمع کننده از روش CFD و ANN به ترتیب از 31/5 تا 4/7 درصد و 22/1 تا 84/3 درصد متغیر بود. با توجه به دادههای آماری و مدت زمان صرف شده مشخص شد که روش ANN نسبت به روش CFD با دقت بیشتر و زمان صرف شده کمتر میتواند برای پیشبینی رفتار حرارتی سامانه استفاده شود. | ||
کلیدواژهها | ||
بازده حرارتی؛ خشککن خورشیدی؛ دینامیک سیالات محاسباتی؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ شدت تابش خورشیدی | ||
مراجع | ||
Al-Waeli A. H. A., Sopiana, K., Kazemb, H. K., Yousif, J. H., Chaichanc, M. T., Ibrahima, A., Mat, S. & Ruslana, M. (2018). Comparison of prediction methods of PV/T nanofluid and nano-PCM system using a measured dataset and artificial neural network. Solar Energy, 162, 378-396. Baek, S. M., Nam, J. H., Hong, H. & Kim, C. (2011). Effect of brine flow rate on the performance of a spiral-jacketed thermal storage tank used for SDHW systems: A computational fluid dynamics study. Applied Thermal Engineering, 31, 2716-2725 Bellos, E., Tzivanidis, C., Antonopoulos, K. A. & Gkinis, G. (2016). Thermal enhancement of solar parabolic trough collectors by using nanofluids and converging-diverging absorber tube. Renewable Energy, 94, 213–22. Cetiner, C., Halici, F., Cacur, H. & Taymaz, I. (2005). Generating hot water by solar energy and application of neural network. Applied Thermal Engeering, 25 (8-9), 1337–48. Farkas, I. & Geczy-Vıg, P. (2003). Neural network modelling of flat-plate solar collectors. Computer and Electronic in Agriculture, 40 (1-3), 87–102. Fischer, S., Frey, P. & Drück, H. (2012). Comparison between state-of-the-art and neural network modelling of solar collectors. Solar Energy, 86 (1), 3268–3277. Forristall, R. (2003). Heat transfer analysis and modeling of a parabolic trough solar receiver implemented in engineering equation solver. Colorado: National Renewable Energy Laboratory (NREL). Ghritlahre, H. K. & Prasad, R. K. (2018). Application of ANN technique to predict the performance of solar collector systems - A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 84, 75-88. Iranmanesh, M., Akhijahani, H. S., & Jahromi, M. S. B. (2020). CFD modeling and evaluation the performance of a solar cabinet dryer equipped with evacuated tube solar collector and thermal storage system. Renewable Energy, 145, 1192-1213. Kalogirou, S. A. (2006). Prediction of flat-plate collector performance parameters using arti-ficial neural network. Solar Energy, 80 (3), 248–59. Kalogirou, S. A, Panteliou, S. & Dentsoras, A. (1999). Modeling of solar domestic water heating systems using artificial neural networks. Solar Energy, 65(6), 335–342. Kumaresan, G., Sridhar, R. & Velraj, R. (2012). Performance studies of a solar parabolic trough collector with a thermal energy storage system. Energy, 47 (1), 395-402. Lecoeuche, S. & Lalot, S. (2005). Prediction of the daily performance of solar collectors. International Communication of Heat and Mass Transfer, 32 (5), 603–11. Motahayyer, M., Arabhosseini, A., Samimi-Akhijahani, H. & Khashechi, M. (2018). Application of computational fluid dynamics in optimization design of absorber plate of solar dryer. Iranian Journal of Biosystem Engineering, 49 (2), 285-294. (In Farsi) Schmidhuber, J. (2015). Deep Learning in Neural Networks: An Overview. Neural Networks, 61, 85-117. Scapino, L., Zondag, H. A., Diriken, J., Rindt, C. C. M., Van Bael, J. & Sciacovelli, A. (2019). Modeling the performance of a sorption thermal energy storage reactor using artificial neural networks. Applied Energy, 253, 1-15. Tafarroj, M. M., Daneshazarian, R. & Kasaeian, A. (2019). CFD modeling and predicting the performance of direct absorption of nanofluids in trough collector. Applied Thermal Engineering, 148, 256-269. Tay, N. H. S., Bruno, F. & Belusko, M. (2012). Experimental validation of a CFD model for tubes in a phase change thermal energy storage system. International Journal of heat and Mass Transfer, 55 (4), 574-585. Varol, Y., Koca, A., Oztop, H. F. & Avci, E. (2010). Forecasting of thermal energy storage performance of phase change material in a solar collector using soft computing techniques. Expert System Applied, 37 (4), 2724–2732. Xiaohong, G., Bin, L., Yongxian, G. & Xiugan, Y. (2011). Two-dimensional transient thermal analysis of PCM canister of a heat pipe receiver under microgravity. Applied Thermal Engineering, 31 (5): 735–41. Xie, H., Liu, L., Ma, F. & Fan, H. (2009). Performance prediction of solar collectors using artificial neural networks. Proceeding of the international conference on artificial intelligence and computational intelligence, 573–576. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 419 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 377 |