Çeşitli Boru Tiplerinde Çeper Kayma Gerilmesi Değişiminin Deneysel Olarak İncelenmesi ve Yapay Sinir Ağı ile Modellenmesi

Ahmet Beyzade Demirpolat; Mehmet Daş

doi:10.17780/ksujes.455552

EN TR

Experimental Investigation of Wall Shear Stress Variation in Various Pipe Types and Modeling with Artificial Neural Network

Abstract

In this study, the variation of wall shear stress along the pipe for the developing turbulent pipe flows was obtained experimentally. For this purpose, five pipe having different roughness (aluminum, copper, black, galvanized and PPRC “polypropylene random copolymer”) are selected. Many piezometric holes are tapped into horizontal water pipe closely in the transition region while only one at the entry and one at the exit of fully developed region for the experimental study. During the experiment, flow rates were measured using a hydraulic tank and static pressure values corresponding this flow rates were recorded for defined time interval using a digital camera. Utilizing these recorded images, instant pressure fluctuations are obtained with help of an image processing software. Taking the average of the instant pressure fluctuations time averaged pressure values were calculated for each pressure piezometers. Using pressure difference between adjacent piezometers the wall shear stresses have been identified. For each pipe and for different Reynolds numbers the variation of wall shear stress has been presented along the pipe. A predictive model is obtained by using artificial neural network (ANN) for the shear stresses obtained from the experiment. Among the predictive models created by ANN for shear stress values, the minimum error rate is the predictive model of copper pipe with a value of 10%.Different error analyzes were performed to determine the validity of the obtained model. As a result, the wall shear stress variation in the pipes with different roughness was determined and the highest shear stress value (20.13 Pa) was observed in PPRC pipe.

Keywords

Pipe Flows,Developing Flow,Shear Stress,Artificial Neural Network

Çeşitli Boru Tiplerinde Çeper Kayma Gerilmesi Değişiminin Deneysel Olarak İncelenmesi ve Yapay Sinir Ağı ile Modellenmesi

Öz

Bu çalışmada, gelişen türbülanslı boru akışında çeper kayma gerilmesinin boru boyunca değişimi deneysel olarak elde edilmiştir. Bu amaçla değişik pürüzlülükte 5 adet boru (alüminyum, bakır, siyah, galvanizli ve PPRC “polypropylene random copolymer” ) seçilmiştir. Bu borulara hidrodinamik geçiş bölgesinde sık aralıklarla tam gelişmiş akış bölgesinde ise sadece giriş ve çıkışta olmak üzere çok sayıda basınç prizleri yerleştirilmiştir. Deneyler yapılırken debi hidrolik tank yardımıyla ölçülmüş ve bu debiye karşılık gelen statik basınç değerleri, sisteme kurulan sabit bir dijital kamera yardımıyla belirli zaman aralıklarında kaydedilmiştir. Kaydedilen bu görüntülerden yararlanarak bir görüntü işleme programı yardımı ile anlık basınç çalkantıları elde edilmiştir. Anlık basınç çalkantılarının ortalaması alınarak her bir basınç prizindeki zaman ortalamalı basınç değerleri hesaplanmıştır. Birbirine yakın basınç prizleri arasındaki basınç farkından yararlanarak çeper kayma gerilmeleri tespit edilmiştir. Her bir boru için değişik Reynold sayılarında kayma gerilmesinin boru boyunca değişimi grafik olarak sunulmuştur. Deney çalışmalarından elde edilen kayma gerilmeleri için yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak tahminsel bir model elde edilmiştir. Elde edilen modelin geçerliliğini belirlemek için farklı hata analizleri yapılmıştır. YSA tarafından kayma gerilmesi değerleri için oluşturulan tahminsel modeller içerisinde en az hata oranı %10 değeri ile bakır boruya ait tahminsel modelidir. Sonuç olarak farklı pürüzlülüğe sahip borulardaki çeper kayma gerilmeleri belirlenmiş ve en fazla kayma gerilmesi değeri (20.13 Pa) PPRC boruda görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Boru Akışları,Gelişen Akış,Kayma Gerilmesi,Yapay sinir ağı

Kaynakça

Abraham.J.P.Sparrow. Tong. J.C.K. Bettenhausen. D.W. 2010. Internal flows which transist from turbulent through intermittent to laminar, International Journal of Thermal Sciences, 49, 256–263.
Çengel.Y. A. JM. Cimbala. 2008. Akışkanlar Mekaniği Temelleri ve Uygulamaları, Birinci baskıdan çeviri, İzmir Güven Kitabevi.
Sokhal, K. S., Gangacharyulu, D., & Bulasara, V. K. 2018. Effect of guar gum and salt concentrations on drag reduction and shear degradation properties of turbulent flow of water in a pipe. Carbohydrate polymers, 181, 1017-1025.
Vasques, J., Cherdantsev, A., Cherdantsev, M., Isaenkov, S., & Hann, D. 2018. Comparison of disturbance wave parameters with flow orientation in vertical annular gas-liquid flows in a small pipe. Experimental Thermal and Fluid Science.
Liu, Y., & de Bruyn, J. R. 2018. Start-up flow of a yield-stress fluid in a vertical pipe. Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics, 257, 50-58.
Ahn, J., Lee, J., & Sung, H. J. 2017. Contribution of large-scale motions to the Reynolds shear stress in turbulent pipe flows. International Journal of Heat and Fluid Flow, 66, 209-216.
Singh, J., Rudman, M., & Blackburn, H. M. 2017. The effect of yield stress on pipe flow turbulence for generalized Newtonian fluids. Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics, 249, 53-62.
Teti, R., Jemielniak, K., O'Donnell, G., Dornfeld, D. 2010. Advanced monitoring of machining operations, Cirp Annals-Manufacturing Technology, 59 (2),717-739.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Makine Mühendisliği

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Ahmet Beyzade Demirpolat
0000-0003-2533-3381
Türkiye

Mehmet Daş ^*
0000-0002-4143-9226
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

30 Aralık 2019

Gönderilme Tarihi

28 Ağustos 2018

Kabul Tarihi

14 Kasım 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 22 Sayı: 4

DOI

https://doi.org/10.17780/ksujes.455552

IZ

https://izlik.org/JA93MG66UY

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Demirpolat, A. B., & Daş, M. (2019). Çeşitli Boru Tiplerinde Çeper Kayma Gerilmesi Değişiminin Deneysel Olarak İncelenmesi ve Yapay Sinir Ağı ile Modellenmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(4), 153-164. https://doi.org/10.17780/ksujes.455552