Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/1544
Title: Termoelektrik soğutma hücrelerinde geometrik yapısal etkilerin incelenmesi
Other Titles: Investigation of geometrical structural effects in thermoelectric cooling cells
Authors: Özmutlu, Emin N.
Derebaşı, Naim
Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Fizik Anabilim Dalı.
Keywords: Termoelektrik soğutma
Performans katsayısı
Yapay sinir ağları
Thermoelectric cooling
Cooling performance
Artificial neural network
Issue Date: Mar-2015
Publisher: Uludağ Üniversitesi
Citation: Derebaşı, N. (2015). Termoelektrik soğutma hücrelerinde geometrik yapısal etkilerin incelenmesi. Yayımlanmamış doktora tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Abstract: Termoelektrik bir modülün en uygun termoelektrik özellikleri için bir geometrik şekil katsayısı incelenmiştir. Soğutma gücü, elektrik enerjisi tüketimi ve performans katsayısı termoelektrik elemanlardan geçen farklı akımlara göre modülün her iki tarafındaki sıcaklık farkı için benzeşim yapılarak incelenmiştir. Soğutma gücünde, termoelektrik ayakların uzunluğu ile ters orantılı olduğundan, ciddi bir artış elde edilmiştir. Her termoelektrik özellik için bir yapay sinir ağı giriş-çıkış ilişkisi kullanılarak geliştirilmiştir. Ayrıca, benzeşim ve tahmin sonuçlarına göre bir analitik denklem belirlenmiştir. Şekil katsayısını içeren modellerden iyi bir tahmin etme özelliği sağlanmış ve benzeşim sonuçları ile uyum göstermiştir. Modellerin doğruluğu %99 olarak ve tüm tahmin etme ve hesaplama hatası kabul edilebilir 0.299 ile 0.015 aralığı içinde elde edilmiştir. Sayısal yöntemlerden elde edilen modellerden yararlanılarak prototip modül yapılmıştır. Prototipten alınan ölçüler modellerden elde edilen verilerle uyum içindedir. Sayısal yöntemler tasarımcılar için zaman ve madde kazanımı sağlayan önemli bir araçtır.
A geometrical shape factor was investigated for optimum thermoelectric properties of a thermoelectric module. The cooling power, electrical energy consumption and coefficient of performance were analysed using simulation with different current values passing though thermoelectric elements for varying temperature difference between both sides of the module. The dramatic increase in the cooling power density was obtained since it is inversely proportional to the length of thermoelectric legs. An artificial neural network model for each thermoelectric property was also developed using input-output relations. Furthermore, an analytical equation as depending on simulation and prediction results has been determined. The models including the shape factor have a good prediction capability and agreement with simulation results. The correlation of the models was found to be 99% and overall prediction and calculation error was in the range of 0.299 and 0.015 which is within acceptable limits. A module prototype has been performed by the data using models obtained from the numerical methods. The test measurements from the prototype are corresponding with the data obtained from the models. This indicates that numerical methods are useful tool for designers to save time and material.
URI: http://hdl.handle.net/11452/1544
Appears in Collections:Doktora Tezleri / PhD Dissertations

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
415354.pdf5.16 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons