Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/12826
Title: Genetik Algoritma İle Mikrokanal Isı Kuyusu En İyileme
Other Titles: Optimisation Of Microchannel Heat Sink By Genetic Algorithm
Authors: Baytas, Filiz
Çakır, Ömer
Enerji Bilim ve Teknoloji
Energy Sciences and Technologies
Keywords: Enerji
Genetik algoritmalar
Optimizasyon
Energy
Genetic algorithms
Optimization
Publisher: Enerji Enstitüsü
Energy Institute
Abstract: Bu tez çalışmasında tasarım parametrelerinin mikrokanal ısı kuyusu performansına olan etkileri incelenerek bir en iyileme çalışması yapılmıştır. Yapılan teorik çalışmada görülmüştür ki, diğer tasarım parametrelerinin yanında kanal sayısı ve kanat genişliğinin kanal genişliğine oranı değeri performansta baskın etkiye sahip olmaktadır. Mikrokanal performans en iyileme problemi çok değişkenli ve lineer olmayan tasarım kısıtlarına sahip bir problemdir. Bu tip problemlerde gösterdiği başarı sebebiyle en iyileme algoritması olarak genetik algoritma kullanılmıştır. Çalışma sonucunda mikrokanal performans tahmini ve en iyilemesi yapabilen bir bilgisayar programı geliştirilmiştir. Geliştirilen program genetik algoritma ile en iyileme, mikrokanal performans tahmini ve mikrokanal performans en iyileme fonksiyonlarına sahiptir. Açık literatürden elde edilen kaynaklar ile programın sahip olduğu 3 fonksiyon da ayrı ayrı başarılı bir şekilde doğrulanmıştır.
In this study microchannel heat sink thermal performance optimization is carried out. Examined the effect of microchannel heat sink design parameters on the thermal performance of microchannel heat sink, it is seen that for all the design parameters number of channels and ratio of fin thickness to channel width parameters have major effects on the total thermal resistance. Therefore, total resistance expressed as a function of number of channels and ratio of fin thickness to channel width parameters. This function (fitness function) has two variable and nonlinear constraints. Genetic algorithm appears most suitable optimization technique for this problem. Computer program called GMEP is developed. Program has three feature, which are; genetic algorithm, microchannel performance prediction and microchannel performance optimization. All of the features are verified successfully by open literature. Genetic algorithm is verified by three test function. Microchannel performance prediction code is verified by four different microchannel designs from literature. Similarly, microchannel performance optimization code is verified by three different microchannel optimization studies from literature.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Enerji Enstitüsü, 2012
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Energy Institute, 2012
URI: http://hdl.handle.net/11527/12826
Appears in Collections:Enerji Bilim ve Teknoloji Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
301081023.pdf1.21 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.