Modares Mechanical Engineering
مهندسی مکانیک مدرس
Modares Mechanical Engineering
Engineering & Technology
http://mme.modares.ac.ir
1
admin
1027-5940
2476-6909
10.22034/mme
fa
jalali
1396
10
1
gregorian
2018
1
1
17
11
online
1
fulltext
fa
بهینهسازی نسبت سرعت جریان القایی به توان الکتریکی مصرفی در محرک پلاسمایی DBD به کمک شبکهی عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
Optimization of the Ratio of Induced Flow Velocity to Electrical Power Consumption in the DBD Plasma Actuator Using Artificial Neural Network and Genetic Algorithm
محرکهای پلاسمایی DBD، یکی از ابزارهای نوین کنترل فعال جریان هستند که در دههی گذشته توجه بسیاری از پژوهشگران را به خود جلب کردهاند. عملکرد این محرک زمانی بهینه است که بیشترین سرعت ممکن را به ازای واحد توان مصرفی، القا کند. از آنجا که سرعت جریان القایی و همچنین توان مصرفی تابع متغیرهای گوناگونی هستند، یافتن ترکیبی که منجر به بهترین عملکرد محرک میشود، از اهمیت بسزایی برخوردار است. در این پژوهش به منظور بهینه‏سازی عملکرد محرکهای پلاسمایی DBD، ابتدا با استفاده از روش طراحی آزمایش رویکرد عاملی کامل، اثر متغیرهای الکتریکی (ولتاژ و فرکانس حامل) و متغیرهای هندسی (فاصلهی بین الکترودها، ضخامت دیالکتریک و پهنای الکترود پوشیده) بر سرعت جریان القایی و توان الکتریکی مصرفی در حالت تحریک پایا به طور جامع مورد بررسی تجربی قرار گرفته است. در ادامه با استفاده از شبکهی عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه، یک مدل برای نسبت سرعت جریان القایی به توان مصرفی ارائه شده و اعتبار این مدل به صورت آماری و تجربی صحهگذاری شده است. نتایج حاکی از ضریب تشخیص بالای 95 درصد برای دادههای آموزش و دادههای آزمایش است. در پایان، مدل جایگزین ایجاد شده با استفاده از الگوریتم ژنتیک بهینه شده و مقدار بهینهی متغیرهای الکتریکی و هندسی تعیین شده است. برای سنجش اعتبار جواب بدست آمده، محرکی بر مبنای متغیرهای بهینه ساخته شده و نسبت سرعت به توان مصرفی آن برابر (m/s)/(kW/m) 29.71 اندازهگیری شده است. اختلاف حدود 3 درصدی این مقدار با مقدار پیشبینی شده توسط مدل، بیانگر دقت بالای مدل و درستی روش ارائه شده است.
Dielectric barrier discharge (DBD) plasma actuators are one of the new devices for active flow control, which has received substantial attention during the last decade. The performance of the actuator is optimum when it induces the highest velocity per unit of power consumption. Since the induced velocity and the power consumption of the actuator depend on many different variables, finding the optimal set, which results in the best performance, is of immense importance. In this paper, in order to optimize the performance of these actuators, at first, by using full factorial design of experiments the effect of electrical variables (including voltage and frequency) and geometrical variables (including the gap between electrodes, dielectric thickness, and covered electrode width) on induced flow velocity and power consumption in steady actuation is experimentally investigated. Then, by using the multi-layer perceptron neural network, a model is created for the ratio of induced velocity to power consumption. The model is validated both statistically and experimentally. The results indicate that the coefficient of determination for training and test data is higher than 95 percent. Finally, the surrogate model is optimized by genetic algorithm and the optimal value of electrical and geometrical variables is determined. In order to validate the result, an actuator is designed based on the optimal set of variables and it’s ratio of velocity to power is measured to be<br /> 29.71 (m/s)/(kW/m). The difference of 3 percent between the measured and the predicted value demonstrates high accuracy and correctness of the proposed model and method.
محرک پلاسمایی DBD,سرعت جریان القایی,توان الکتریکی مصرفی,شبکهی عصبی مصنوعی,الگوریتم ژنتیک
DBD Plasma Actuator,Induced Flow Velocity,Electric Power Consumption,Artificial Neural Network,Genetic Algorithm
323
332
http://mme.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-15-21815-1&slc_lang=fa&sid=15
Mohammad Sadegh
Dalvand
محمد صادق
دالوند
100319475328460070044
100319475328460070044
No
Department of Mechanical Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
دانشکدهی مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
Gholamhosein
Pouryoussefi
غلامحسین
پوریوسفی
100319475328460070043
100319475328460070043
No
Department of Aerospace Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
دانشکدهی مهندسی هوافضا، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
Masoud
Ebrahimi
مسعود
ابراهیمی کچویی
100319475328460070060
100319475328460070060
Yes
استادیار دانشگاه تربیت مدرس