Treffer: Optimizacija mlazne pumpe primjenom umjetne neuronske mreže ; Optimization of jet pump using artificial neural network

Title:
Optimizacija mlazne pumpe primjenom umjetne neuronske mreže ; Optimization of jet pump using artificial neural network
Authors:
Contributors:
Tuković, Željko
Publisher Information:
Sveučilište u Zagrebu. Fakultet strojarstva i brodogradnje.
University of Zagreb. Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture.
Publication Year:
2023
Collection:
Croatian Digital Theses Repository (National and University Library in Zagreb)
Document Type:
Dissertation master thesis
File Description:
application/pdf
Language:
Croatian
Rights:
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess
Accession Number:
edsbas.DB6A37D6
Database:
BASE

Weitere Informationen

Mlazne pumpe, odnosno ejektori predstavljaju vrstu pumpi koje rade na principu Venturijevog učinka. Eduktori su vrsta mlaznih pumpi koji kao primarni i sekundarni fluid koriste kapljevine ili mješavinu kapljevine i krutih čestica. Budući da eduktori imaju široku primjenu, njihova iskoristivost posebno je važna u velikim postrojenjima koja rade bez prekida. U ovom radu proveden je proces optimizacije eduktora, odnosno traženja geometrije eduktora koja daje maksimalnu iskoristivost uz konstantne uvjete rada primjenom računalne mehanike fluida, umjetne neuronske mreže te genetskog algoritma. Važno je napomenuti da su odabrana tri geometrijska parametra eduktora dok se ostale veličine ne mijenjaju. Varijacijom polumjera komore miješanja, duljine komore miješanja te duljine konvergentnog dijela u definiranom rasponu odabrano je 80 kombinacija za koje se provode numeričke simulacije pomoću programskog paketa Ansys/Fluent. Na temelju numeričkih rezultata izračunate su vrijednosti iskoristivosti eduktora. Numerički određena ovisnost iskoristivosti o geometrijskim parametrima za konačan broj kombinacija parametara korištena je za treniranje umjetne neuronske mreže koja je generirana koristeći programski jezik Python, odnosno Anaconda distribuciju Python-a i Jupyter Notebook kao vizualni alat i uređivač koda. Uz pomoć DEAP genetskog algoritma pronađena je optimalna geometrija eduktora koristeći umjetnu neuronsku mrežu kao zamjenski model koji definira ovisnost iskoristivosti o geometrijskim parametrima eduktora. Na kraju je provedena analiza osjetljivosti optimizirane geometrije eduktora kako bi se vidio utjecaj masenog protoka primarnog fluida na iskoristivost i stupanj ejekcije eduktora. ; Jet pumps, also known as ejectors, are a type of pump that works on the principle of the Venturi effect. Eductors are a type of jet pump that uses liquids or a mixture of liquid and solid particles as the primary and secondary fluids. Since eductors have a wide range of applications, their efficiency is especially important in large ...