Badem çekirdeği yığınının havaakımı direncinin belirlenmesi

Abstract

Bu çalışmada yığın haldeki badem çekirdeklerinin hava akımına karşı göstermiş olduğu direncin belirlenmesi amaçlanmıştır. Gücünü 4 kW lık bir elektrik motorundan alan bir santrifüj fan, hava dağılım odası ve silindirik 3 -2 -1 depodan oluşan bir deney düzeneğinden faydalanılmıştır. Denemelerde 0,05 ile 2,93 m m s hava hızı aralıklarında ortaya çıkan basınç düşüşü deneysel olarak üç tekerrürlü ölçülmüştür. Deneysel ortamda hava hızlarına bağlı ölçülen basınç düşüşlerinin Shedd ve Hukill-Ives eşitlikleri ile matematiksel olarak modellenmesi amacıyla matlab istatistik toolbox aracılığı ile none-linear regression analizi yapılmıştır. Deneysel olarak ölçülen basınç kaybının Shedd ve Hukill-Ives eşitlikleri ile tanımlanmasında iyilik derecesi olarak tahminleme katsayısı 2 (The coefficient of determination-R ) ve Ortalama Kareler Hatası Kökü (Root Mean Square Error-RMSE) değerleri kullanılmıştır. Sonuç olarak her iki model de badem çekirdeğinin hava akımı direncini denemelerde 3 -2 -1 2 -1 seçilen 0,05 ile 2,93 m m s hava hızı aralıklarında yüksek iyilik dereceleriyle (R >0.95 ve RMSE< 458 Pam ) tahmin edebilmektedir.

This study was conducted in order to determine air resistance of almond pit. The experimental unit consisted of a centrifugal fan powered by a 4 kWelectrical motor, air distribution room and cylindrical container. Pressure drop 3 -2 -1 across bulk almond pit was measured with three replications at flow rate ranging from 0,05 to 2,93 m m s , experimentally. Shedd's and Hukill-Ives equations were used to model airflow resistance of almond pit due to their recognitions as a standard method and versatility. Therefore, these two models were fitted to the experimental pressure drop data for the almond pit using nonlinear regression analysis. Matlab nonlinear regression program was used to fit the experimental data to these models and to determine the constants of A, B, 2 C, and D of the models. The coefficient of determination (R ) and Root Mean Square Error (RMSE) of the pressure drop prediction were used to evaluate the fitting of the models to the experimental data. The results of model fitting suggested that both equations could be used to predict airflow resistance of apricot kernel with a 2 -1 high goodness of fitting (R >0.95 and RMSE< Pam ).