Carreau Akışkanının Dikey Germe Silindirindeki Akış Karakteristiklerinin Yapay Zeka Yaklaşımıyla Analizi

Bu çalışmada, Carreau akışkan akışının gözenekli bir ortama daldırılmış dikey bir germe silindiri üzerindeki akış karakteristikleri, yapay zeka yaklaşımı ile detaylı olarak analiz edilmiştir. Akış parametreleri olarak lokal yüzey sürtünmesi, lokal Nusselt sayısı ve lokal Sherwood sayısı parametreleri ele alınmıştır. Akış parametrelerini tahmin etmek için çok katmanlı algılayıcı mimarisine sahip üç farklı yapay sinir ağı modeli tasarlanmıştır. Literatürden elde edilmiş nümerik veri seti kullanılarak eğitilmiş olan ağ modellerinde Bayesian Düzenlileştirme eğitim algoritması kullanılmıştır. Farklı performans parametreleri dikkate alınarak optimize edilen yapay sinir ağlarında tahmin performansı en yüksek olan modeller tercih edilmiştir. Elde edilen tahmini değerler, hedef verilerle karşılaştırılmıştır. Ayrıca performans parametreleri de hesaplanmış ve ağ modellerinin performansları kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Çalışma bulguları, geliştirilmiş olan yapay sinir ağlarının, doğal taşınımlı Carreau akışına ait parametreleri yüksek doğrulukta tahmin edebildiğini ortaya koymuştur.