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Erschienen in: Arabian Journal for Science and Engineering 11/2020

27.08.2020 | Research Article-Mechanical Engineering

Thermodynamic Analysis and Multi-Objective Optimization of Solar Heat Engines

verfasst von: Yasin Ust, Ibrahim Ozsari, Feyyaz Arslan, Aykut Safa

Erschienen in: Arabian Journal for Science and Engineering | Ausgabe 11/2020

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Abstract

Detailed performance analysis for a thermal system using a generalized irreversible solar-driven heat engine model is performed. The heat engine (HE) model is formed by the first and the second laws of thermodynamics and economical considerations. Also, the HE is optimized under the thermo-economic objective function (TEOF), power output, and overall efficiency criteria. The TEOF is used to evaluate the investment, including lost exergy, and operating and maintenance costs together. It is defined as the power output per unit total cost. In the HE model, investment and operating and maintenance costs are regarded as proportional to the power output of the heat engine, while lost exergy cost is regarded as proportional to the entropy generation rate. In thermal system designs, various scenarios are considered regarding size and configuration limits. To fulfill the requirements, performance output parameters can be evaluated with weighing factors. In the HE model, the hot surface heat transfer mechanisms are considered as both radiation and convection, but the cold surface heat transfer mechanism is considered as convection, only. Also, the thermo-economic performance is evaluated considering heat losses. Besides overall efficiency and operational temperatures of the hot working fluid have been discoursed in detail. HE model performance data and optimized results are computed numerically. And finally, an artificial neural network model is presented for an alternative solution to compute HE performance data with less effort and less input data.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Chambadal, Paul: Les Centrales Nucléaires. Armand Colin, Paris (1957) Chambadal, Paul: Les Centrales Nucléaires. Armand Colin, Paris (1957)
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Zurück zum Zitat Csáji, B.C.: Approximation with artificial neural networks, vol. 24 issue 48, p 7. Faculty of Sciences, Etvs Lornd University, Hungary (2001) Csáji, B.C.: Approximation with artificial neural networks, vol. 24 issue 48, p 7. Faculty of Sciences, Etvs Lornd University, Hungary (2001)
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Zurück zum Zitat Haykin, S.S.: Neural Networks and Learning Machines. Pearson, New York (2009) Haykin, S.S.: Neural Networks and Learning Machines. Pearson, New York (2009)
53.
Metadaten
Titel
Thermodynamic Analysis and Multi-Objective Optimization of Solar Heat Engines
verfasst von
Yasin Ust
Ibrahim Ozsari
Feyyaz Arslan
Aykut Safa
Publikationsdatum
27.08.2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Arabian Journal for Science and Engineering / Ausgabe 11/2020
Print ISSN: 2193-567X
Elektronische ISSN: 2191-4281
DOI
https://doi.org/10.1007/s13369-020-04880-1

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