Başarım katsayısı (COP) tahmini

Başarım katsayısı (COP) için geliştirilen ANN modeli soğutma gücü ve güç tüketimine modellerine benzer olarak 6 giriş, bir çıkış nöronu ile 4 gizli seviyede 65 nöron içermektedir.

Modelin, tüm öğrenme verilerinin denkleştirilmesi (normalize) yapılmıştır ve giriş ve çıkıştaki her nörondaki veriler 0.15 ile 0.85 sınırları arasında denkleştirilmiştir.

71

Başarım katsayısı için geliştirilen ANN modelinde, çıkış verisi olarak başarım katsayısı (COP), giriş verisi olarak ise soğutma gücü ve güç tüketimi tahminlerinde kullanılan soğuk yüzey sıcaklığı (TC) ve termoelektrik yarıiletken p-n çiftin ayak uzunluğu (L), genişliği (w) ve modül yüzey alanı (S), geçen akım (I) ve TEC modülü uçlarındaki gerilim (V) giriş verileri aynı şekilde kullanılmıştır (Şekil 3.31).

COP için FEM ile modellenen 4 TEC modülünün çözümlemesinden elde edilen soğutma gücü ve güç tüketimi tahminlerinde kullanılan toplam 357 giriş verisi çok katmanlı geri beslemeli ANN modelinin öğrenmesi için kullanılmıştır. Gizli seviyelerin ve içerdiği nöronların sayısı deneme ve yanılma yöntemi ile tanjant hiperbolik ve sigmoid aktarım fonksiyonları kullanılarak belirlenmiştir. Devre öğrendikten sonra en iyi sonuç gizli seviyeler için ve çıkış seviyesi için sigmoid aktarım fonksiyonu ile elde edilmiştir (Eş. 3.2).

Şekil 3.31. Başarım Katsayısı (COP) için geliştirilen ANN modeli.

Şekil 3.32, 357 giriş verisi ile öğrenmesi tamamlanan geri beslemeli ANN modelinin özelliklerini göstermektedir. Nöronlar arasında tam bağlantı gerçekleştirilerek 1035 bağlantı oluşturulmuştur.

72

Hesaplamalarda i7-720QM intel işlemcisine, 1.6 GHz hıza, 6 MB L3 ön hafızaya ve 16 GB RAM’e sahip HP iş istasyonu kullanılmıştır. Geliştirilen modelin öğrenmesi için hesaplama zamanı yaklaşık 1 hafta olmuştur. Başarım katsayısı (COP) tahmini için giriş verileri ve model değişkenleri ile model iyi bir öğrenme sağlamış ortalama düzeltme katsayısı %99.9997 olurken, en büyük hata %0,0208 olmuştur. Bu sonuçlar 15 Milyon iterasyon sonucunda elde edilmiştir. COP tahmini için geliştirilen ANN modelinin giriş verileri ile çıkış verilerinin uyumu ise Şekil 3.33’de verilmektedir.

Şekil 3.32. Başarım katsayısı (COP) için geliştirilen ANN modelinin öğrenme sonuçları gösteren ekran.

73

Şekil 3.33. Başarım katsayısı (COP) tahmini için geliştirilen ANN modelinde giriş verileri ile öğrenme sonucunda elde edilen çıkış verilerinin uyumu.

Geliştirilen ANN modelinin kabul edilebilir öğrenme yeteneği ve tahmin kapasitesi sonucunda giriş verilerinin, tahmin edilen değer olan başarım katsayısı ile değişimi incelenmiştir. Şekil 3.34 termoelektrik yarıiletken p-n çiftinin ayak uzunluğunun (L) soğuk yüzey sıcaklığı ile değişiminin başarım katsayısını nasıl etkilediğini göstermektedir. Açıkça görüldüğü gibi azalan ayak uzunluğu (L) ve artan soğuk yüzey sıcaklığında başarım katsayısı en büyük değerine ulaşırken, artan ayak uzunluğu ve azalan soğuk yüzey sıcaklığı ile başarım katsayısı en küçük değerini almaktadır.

Şekil 3.35 ve Şekil 3.36 p-n çiftinin genişliği ve TEC modülün yüzey alanının soğuk yüzey ile değişiminin başarım katsayısı üzerindeki etkisini göstermektedir. Soğuk yüzey sıcaklığının yüksek değerleri başarım katsayının artmasına olumlu bir etki yaparken, p-n çiftinin genişliğin küçük veya büyük değerlerinin COP üzerinde anlamlı bir katkısı yoktur hatta sabit kaldığı görülmektedir. Aynı şekilde soğuk yüzey sıcaklığının azalması ise COP üzerinde olumsuz bir etki yaratmakta, yani en küçük değerine gitmektedir.

74

Şekil 3.34. Termoelektrik yarıiletken p-n çiftinin ayak uzunluğunun (L) soğuk yüzey sıcaklığı (Tc) ile değişiminin başarım katsayısına etkisi.

Şekil 3.35. Termoelektrik p-n çiftinin genişliğinin (w) soğuk yüzey sıcaklığı (Tc) ile değişiminin başarım katsayısına etkisi.

75

TEC yüzey alanı ise p-n çiftinin genişliği etkisinden biraz daha farklı olarak, daha çok küçük yüzey alanı ve artan soğuk yüzey sıcaklığında başarım katsayısını en büyük değerine getirmektedir. En büyük TEC yüzey alanı ve en küçük soğuk yüzey sıcaklığına gelen değerlerde başarım katsayısı en küçük değerini almaktadır. Şekil 3.36’da bu değişim açıkça görülmektedir.

Şekil 3.36. Termoelektrik p-n çiftinin TEC modülünün yüzey alanının (S) soğuk yüzey sıcaklığı (Tc) ile değişiminin başarım katsayısına etkisi.

Şekil 3.37 ve Şekil 3.38 geçen akım değerlerinin ve modül uçlarındaki gerilimin soğuk yüzey sıcaklığı ile değişiminin başarım katsayısı üzerindeki etkisini göstermektedir. Akım ve soğuk yüzey sıcaklığı değerleri en küçük durumda olduğunda COP da en küçük değerini almaktadır.

Aynı şekilde akım ve soğuk yüzey sıcaklığı değerleri en büyük olduğunda başarım katsayısı en büyüktür.

76

Şekil 3.37. Termoelektrik yarıiletken p-n çiftlerinden geçen akımın (I) soğuk yüzey sıcaklığı (Tc) ile değişiminin başarım katsayısına etkisi.

Şekil 3.38. TEC modül uçlarındaki potansiyel farkının (V) soğuk yüzey sıcaklığı (Tc) ile değişiminin başarım katsayısına etkisi.

77

Şekil 3.38’de görülen TEC modül uçlarındaki gerilim ile soğuk yüzey sıcaklığının başarım katsayısı üzerindeki etkisi oldukça farklı bir değişim göstermektedir. Gerilimin yaklaşık 1 V ve soğuk yüzey sıcaklığının 300 K değerinden daha az olduğu durumlarda başarım katsayısı en küçük değerinde olurken, küçük bir dağılım olan gerilimin 0.50 V ve soğuk yüzey sıcaklığının 310 K değerinden daha büyük olduğu değerlerde başarım katsayısı em büyük değerine ulaşmaktadır. Bu değerlerin dışındaki değerlerde başarım katsayısı oldukça kararlı olarak 2 değerinde bulunmaktadır.

Şekil 3.39 TEC modülünü oluşturan termoelektrik yarıiletken p-n çiftlerinin genişliği ile ayak uzunluğunun değişiminin başarım katsayısına etkisini göstermektedir. Açıkça görüldüğü gibi genişliğin başarım katsayısı üzerinde anlamlı bir etkisi olmadığı halde ayak uzunluğu ile başarım katsayısı ters orantılı değişerek ayak uzunluğunun azalan değerlerinde başarım katsayısı artarken artan ayak uzunluğu değerlerinde başarım katsayısı azalmaktadır.

Şekil 3.39. TEC modülünü oluşturan termoelektrik yarıiletken p-n çiftlerinin genişliği (w) ile ayak uzunluğunun (L) değişiminin başarım katsayısına etkisi.

78

TEC modülün yüzey alanı ile ayak uzunluğunun değişiminde ise (Şekil 3.40), yüzey alanı ve ayak uzunluğunun küçük değerlerinde başarım katsayısı en büyük olurken, her ikisinin de büyük değerlerinde başarım katsayısı en küçük değerine ulaşmaktadır.

Şekil 3.41 TEC modülünün yüzey alanının termoelektrik yarıiletken p-n çiftlerinin genişliği ile değişiminin başarım katsayısına etkisini göstermektedir. Genişliğin başarım katsayısı üzerinde anlamlı bir katkısı olmadığı halde, azalan yüzey alanı değerlerinde başarım katsayısı en büyük, artan yüzey alanı değerlerinde ise en küçük değerini almaktadır.

Şekil 3.40. TEC modülünün yüzey alanının (S) termoelektrik yarıiletken p-n çiftlerinin ayak uzunluğu (L) ile değişiminin başarım katsayısına etkisi.

Şekil 3.42 bu denemeden sonra elde edilen ANN sonuç ekranını göstermektedir. Giriş sınama verileri ve beklenen hedef verileri arasındaki uyum Şekil 3.43’de görülmektedir. Ortalama düzeltme katsayısı ve en büyük hata denenen TEC modülleri için sırası ile %99 ve %0.15 bulunmuştur. Geliştirilen ANN modeli ile tahmin yüksek düzeltme katsayısına ve küçük hata oranına sahiptir. Benzeşim ve tahmin sonuçları arasında kabul edilebilir kesinlik ve iyi bir düzeltme katsayısı ile geliştirilen ANN modeli, TEC modülün başarım katsayısı (COP) için kabul edilebilir tahmin kapasitesine sahiptir. Geliştirilen ANN modelinin doğrulanması için

79

öğrenme verileri içinde bulunmayan L=w=1 mm ve S=100 mm² olan TEC modülünde 290 K’de elde edilen benzeşim verileri kullanılmıştır.

Şekil 3.41. TEC modülünün yüzey alanının (S) termoelektrik yarıiletken p-n çiftlerinin genişliği (w) ile değişiminin başarım katsayısına etkisi.

Çizelge 3.5’de görüldüğü gibi COPtahmininde TEC modül uçlarındaki gerilim %71.13 oranı ile COP üzerine en büyük katkıyı sağlamaktadır. Soğuk yüzey sıcaklığı %22.70 oranı ile ikinci sırada katkısı bulunmaktadır. Devreden geçen akım %3.10 oranı ile üçüncü sırada katkı sağlamaktadır. COP üzerindeki geometrik boyutların etkisi ise diğer değişkenlere göre daha düşük değerdedir. Yarıiletken p-n çiftinin ayak uzunluğu %1.22, genişliği %1.16 oranında katkı sağlarken %0.70 oranı ile TEC modül yüzeyi en küçük katkıyı sağlamaktadır.

80

Çizelge 3.5. Başarım katsayısı tahmini için geliştirilen ANN modelinde giriş verilerinin TEC modülün başarım katsayısına yüzde katkı oranı

Giriş değişkenleri COP için % Katkı oranı

T_c 22.70

L 1.22

w 1.16

S 0.70

I 3.10

V 71.13

Şekil 3.42 Başarım katsayısı tahmini için geliştirilen ANN modelinin sonuç ekranı.

ANN modelinin başarımı istatistiksel olarak etkin hata ve ortalama düzeltme katsayısı ile ölçülmektedir. Başarım katsayısı (COP) verilerinin öğrenme verileri içinde olmayan bir bölümü geliştirilen ANN modelinin doğruluğunu ölçmek için kullanılmıştır. Şekil 3.43’de görüldüğü gibi başarım katsayısı için ortalama düzeltme ve en büyük hata sırası ile %99 ve

%0.5 olarak elde edilmiştir.

81

Şekil 3.43. Başarım katsayısı tahmini için geliştirilen ANN modelinde giriş sınama verileri ile beklenen hedef veriler arasındaki uyum.