Hüseyin Kahraman

Accurate voltage prediction of proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) under variable operating conditions remains challenging because of nonlinear interactions among current density, temperature, pressure, humidity, and mechanical assembly conditions. This study develops a regime‐aware machine–learning framework for PEMFC voltage prediction using 9930 time‐resolved experimental observations collected from 11 distinct operating regimes. Random forest (RF), least‐squares boosting (LSBoost), Gaussian process regression (GPR), artificial neural networks (ANNs), and support vector regression (SVR) were evaluated using grouped five‐fold cross‐validation, in which all observations from the same temperature–humidity–pressure–torque combination were kept within a single fold. This strategy enabled assessment of model generalization to previously unseen operating regimes. RF showed the most balanced performance, with a mean R ² of 0.9215 ± 0.0784, root mean squared error (RMSE) of 0.0421 ± 0.0236 V, and mean absolute error (MAE) of 0.0287 ± 0.0156 V. LSBoost achieved comparable average performance, whereas GPR produced highly accurate predictions in selected folds but showed greater fold‐to‐fold variability. ANN and SVR exhibited limited generalization under strict regime–level validation. A raw‐versus‐engineered‐feature ablation analysis demonstrated that current‐density transformations and selected interaction terms improved RF predictive performance. Complementary intrinsic and permutation importance analyses identified current‐density–related variables and inlet pressure as influential predictors. The results demonstrate the importance of grouped validation for realistic assessment of PEMFC voltage–prediction models and provide a basis for future optimization, monitoring, and control‐oriented applications.

Dünyada ham petrolün azalması nedeniyle alternatif yakıt araştırmaları her geçen gün artmaktadır. Dizel motorlarda petrole alternatif yakıt kullanılmasının diğer bir amacıda çevreye daha az kirletici emisyon salmasıdır. Alternatif yakıtlarda dışarıya temiz emisyon salmasına karşın aynı zamanda motor veriminin de yüksek olması istenmektedir. Dizel motorlarında dizel yakıtına alternatif en iyi yakıt biyodizellerdir. Ayrıca motorlarda verim kaybının azaltılması segman-silinidir çifti arasındaki sürtünme ve aşınma miktarını azaltılması ile olmaktadır. Bu çalışmada; dizel motorlarda alternatif yakıt olarak yaygın kullanılan biyodizel yakıtının segman-silindir çifti arasındaki sürtünme ve aşınma davranışları dizel yakıtına göre karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. Çalışmanın birinci aşamasında Taguchi yöntemi kullanılarak sürtünme ve aşınma karakteristiklerinin optimum şartları verren deney parametreleri belirlenmiştir. İkinci aşamada, deneysel çalışma yapılarak dizel ve biyodizel yakıtının tribolojik özellikleri incelenmiştir. Çalışmanın son aşamasında ise segman-silindir çifti arasında oluşan aşınma mekanizması yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir. Yapılan çalışma ile; biyodizelin dizel yakıtına göre sürtünme katsayısının daha düşük olması ve bu nedenle aşınma miktarının daha düşük olduğu saptanmıştır. Aşınma miktarları karşılaştırıldığında optimum şartlar; biyodizel yakıtı, 150d/d ve 40 N yük altında elde edilmiştir. Deney sonuçlar YSA model ile tahmin edilmiştir. Bu sayede deney sayıları azaltılarak segman-silindir çifti arasındaki tribolojik özellikler incelenebilecektir.

Enerji, bugün dünyanın en önemli sorunlarından biridir. Fosil enerji kaynakları tükeniyor, bu nedenle dünya yeni enerji kaynakları arayışı içindedir. Rüzgar, eski zamanlarda sulama ve un değirmenlerinde kullanılan bir yenilenebilir enerji kaynağıdır. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte rüzgar enerjisinden elektrik üretilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada rüzgar enerjisi ve türbinleri tanıtılmış, kanat profilleri ve tasarım faktörleri incelenmiştir. Evrimsel yapı optimizasyonu, boyut, şekil ve topoloji optimizasyonu için basit ve etkili bir yöntem olarak kullanılabilir. Bu yöntem, yapı tasarımını geliştirme ve en uygun hale getirme konusunda oldukça yeni bir araçtır. Kirişlerin en uygun tasarımları araştırıldı ve QBlade programı kullanılarak gerçekleştirildi. Yapıdaki gerilme dağılımı optimize edildi ve kafes benzeri tasarımlar elde edildi. Bu nihai tasarımlarda, başlangıç hacmine göre %30-40'a varan oranlarda azalma görüldü. Topoloji optimizasyonunun önemi ve amacı üzerinde duruldu ve yapılan çalışmaların sonuçları sunuldu. Bu çalışmanın ana amacı, en uygun tasarımları arayarak yenilenebilir enerji kaynaklarının verimliliğini artırmaktır.

Due to factors including low emission values, great energy efficiency, and reduced environmental contamination, fuel cells have gained popularity recently. Fuel cells using polymer electrolyte membranes can distribute reactant gases through gas flow channels and remove water that forms during the reaction from the fuel cell. This study looked at how different channel sizes and channel cross-section geometries (rectangular, triangular, and semicircular) affected the distribution of current density, oxygen concentration, velocity, and temperature parameters on the cathode catalyst in the flow channels of a single-channel PEM fuel cell at 0.75 V cell voltage. The model with the highest current density and consequently the best fuel cell performance was determined to be 9 x 10-5 A/cm2 in a channel with a height and breadth of 0.1 cm and A = 1 cm2, according to the data obtained. The flow channel length was assessed at 0.2 in the analysis results for all models because it did not alter with the oxygen concentration distribution. In varied channel designs with the same area, it has been found that the velocity distribution varies inversely with the current density. The maximum velocity value recorded at this location was 33.1 m/s in a semicircular canal with a R of 0.34 mm. It has been discovered that fuel cells from more places operate better as a result.

The operating parameters have an important impact on the performance of a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC). This paper investigates experimentally and numerically the cell temperature and relative humidity which have a significant influence on the PEMFC current density. These parameters are adjusted simultaneously and dynamically during operation. A 50 cm2 active area single-cell PEMFC with serpentine flow channel was studied. In order to confirm the experimental measurements, a mathematical model was established using the MATLpackage program and the results were compared. According to both experimental and mathematical model results, adjusting the operation parameters instantly according to the current value produced by the cell had a positive effect on the cell durability and performance.

Biyel kolu, taşıtlarda pistonun doğrusal hareketini krank milinin dairesel hareketine iletmek için kullanılır. Bu hareket iletimi sırasında çeşitli gerilme türlerine maruz kalan biyel kolunun malzeme seçimi ve tasarımı, biyel kolunun mukavemet değerlerini etkileyen önemli faktörlerdendir. Bu çalışmada, çift silindirli dizel bir motor olan TR-ERB modelinin biyel kolu için yapısal analiz testleri yapılmış ve bu modele alternatif bir tasarım geliştirilmiştir. İlk aşamada TR-ERB modeli için beş faklı malzeme üzerinden analizler gerçekleştirilmiş ve daha sonra en uygun bulunan malzeme için alternatif model tasarımı üzerinden analizler tekrarlanmıştır. Yapısal analiz sonucunda en iyi sonucu veren malzeme 42CrMo4 olup gerilme değeri 425 MPa’dır. Malzemedeki deformasyon değerleri incelendiğinde ise en az deformasyon değeri 42CrMo4 malzemesinde olup miktarı 0,0609’dır. Maksimum deformasyon değeri dökme demir malzemesinde 0,107’dir. Eşdeğer elastikgerilim miktarında en iyi değer AISI1050 malzemesinde elde edilmiştir.