An Artificial Neural Network and Taguchi Approach to the Optimization of Wear and Friction for Biodiesel Fuel

Abstract

Dünyada ham petrolün azalması nedeniyle alternatif yakıt araştırmaları her geçen gün artmaktadır. Dizel motorlarda petrole alternatif yakıt kullanılmasının diğer bir amacıda çevreye daha az kirletici emisyon salmasıdır. Alternatif yakıtlarda dışarıya temiz emisyon salmasına karşın aynı zamanda motor veriminin de yüksek olması istenmektedir. Dizel motorlarında dizel yakıtına alternatif en iyi yakıt biyodizellerdir. Ayrıca motorlarda verim kaybının azaltılması segman-silinidir çifti arasındaki sürtünme ve aşınma miktarını azaltılması ile olmaktadır. Bu çalışmada; dizel motorlarda alternatif yakıt olarak yaygın kullanılan biyodizel yakıtının segman-silindir çifti arasındaki sürtünme ve aşınma davranışları dizel yakıtına göre karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. Çalışmanın birinci aşamasında Taguchi yöntemi kullanılarak sürtünme ve aşınma karakteristiklerinin optimum şartları verren deney parametreleri belirlenmiştir. İkinci aşamada, deneysel çalışma yapılarak dizel ve biyodizel yakıtının tribolojik özellikleri incelenmiştir. Çalışmanın son aşamasında ise segman-silindir çifti arasında oluşan aşınma mekanizması yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir. Yapılan çalışma ile; biyodizelin dizel yakıtına göre sürtünme katsayısının daha düşük olması ve bu nedenle aşınma miktarının daha düşük olduğu saptanmıştır. Aşınma miktarları karşılaştırıldığında optimum şartlar; biyodizel yakıtı, 150d/d ve 40 N yük altında elde edilmiştir. Deney sonuçlar YSA model ile tahmin edilmiştir. Bu sayede deney sayıları azaltılarak segman-silindir çifti arasındaki tribolojik özellikler incelenebilecektir.