CANLI
Yükleniyor Veriler getiriliyor…
/ Makaleler / Scopus Detay
Scopus 🔓 Açık Erişim YÖKSİS DOI Eşleşti SJR Q2

Detection of Vortex Cavitation With The Method Adaptive Neural Fuzzy Networks in the Deep Well Pumps

Journal of Tekirdag Agricultural Faculty · Aralık 2021

YÖKSİS DOI Eşleşmesi Bulundu

Bu Scopus makalesi YÖKSİS veritabanında da kayıtlı. Aşağıda YÖKSİS verilerini görebilirsiniz.

YÖKSİS Kayıtları
Detection of Vortex Cavitation With The Method Adaptive Neural Fuzzy Networks in the Deep Well Pumps
Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi · 2021 TR DİZİN
Doç. Dr. NURİ ORHAN →
YÖKSİS ISSN Eşleşmesi

Bu dergide (ISSN eşleşmesi) kurumun 20 kaydı bulundu.

YÖKSİS Kayıtları — ISSN Eşleşmesi
Yağlı Tohum Üretim Potansiyelinin Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Belirlenmesi: Balıkesir İli Örneği
2025 ISSN: 1302-7050 ESCI
Prof. Dr. TANZER ERYILMAZ →
Evaluation of Structural Conditions of Dairy Cattle Barns in Konya and Aydin Provinces
2025 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Dr. Öğr. Üyesi ONUR ERZURUM →
Alternatif Ürün Projesi Kapsamında Tütün ve Bazı Ürünler Arasında Karlılık Karşılaştırmaları
2009 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Doç. Dr. HASAN ARISOY →
AB ve Türkiye de Tarım Sektörüne Yapılan Direkt Ödemelerin Karşılaştırılması
2011 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Doç. Dr. HASAN ARISOY →
Sille (Konya) Yerleşiminin Sürdürülebilirliği için Ekolojik Tasarım Önerileri
2011 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Prof. Dr. FİLİZ ÇELİK →
The Effect of Clove and Cinnamon on Some Physicochemical Properties of Sucuk Producedby Different Animal Fat Types.
2017 ISSN: 1302-7050 Tarım ve Gıda
Prof. Dr. MUSTAFA KARAKAYA →
Effects of Four Different Crops Harvest Processes on Soils Compaction
2017 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Öğr. Gör. HAMZA NEGİŞ →
Effects of Four Different Crops Harvest Processes on Soils Compaction
2017 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Doç. Dr. İLKNUR GÜMÜŞ →
Tüketicilerin Helal Gıda Ürünlerine Yönelik Ödeme İstekliliklerinin Belirlenmesi
2020 ISSN: 1302-7050 ESCI
Prof. Dr. ZEKİ BAYRAMOĞLU →
Determination of Yield and Quality of Different Snap Bean Varieties Under Deficit Irrigation
2020 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Dr. Öğr. Üyesi SİNAN SÜHERİ →
Comparatıve Investment Analysıs of Agrıcultural Irrıgatıon Systems
2021 ISSN: 1302-7050 Emerging Science Citation Index
Öğr. Gör. SÜHEYLA AĞIZAN →
COMPARATIVE INVESTMENT ANALYSIS OF AGRICULTURAL IRRIGATION SYSTEMS
2021 ISSN: 1302-7050 ESCI
Prof. Dr. ZEKİ BAYRAMOĞLU →
POTASYUM VE ÇİNKOLU GÜBRELEMENİN ENGİNARDA VERİM VE VERİM UNSURLARINA ETKİLERİ
2020 ISSN: 1302-7050 Alan endeksleri
Prof. Dr. MEHMET ZENGİN →
Artan Dozlarda Bakır Sülfat ve Azot Uygulamalarının Ekmeklik Buğdayda Verim ile Kök ve Kök Boğazı Çürüklüğü Hastalığına Etkileri
2020 ISSN: 1302-7050 Alan endeksleri
Prof. Dr. MEHMET ZENGİN →
Bazı Türkiye Yerli Irk Koyunlarında Entansif Besi Süresince Vücut Ölçülerinin Değişimi
2010 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Doç. Dr. ÖZCAN ŞAHİN →
Detection of Vortex Cavitation With The Method Adaptive Neural Fuzzy Networks in the Deep Well Pumps
2021 ISSN: 1302-7050 TR DİZİN
Doç. Dr. NURİ ORHAN →
Beyşehir Gölü Milli Parkında Seyahat Maliyetini Etkileyen Faktörlerin Analizi
2022 ISSN: 1302-7050 ESCI
Prof. Dr. ZUHAL KARAKAYACI →
Anadolu Merinosu Koyunlarında Meme Tipleri ile Meme Özellikleri Süt Verimi ve Bileşenleri Arasındaki İlişkiler
2013 ISSN: 1302-7050 TUBİTAK]ULAKBİM, CABI, DOAJ, EBSCO, FAO!AGRISDatabase , INDEXCOPERNICUS,
Prof. Dr. İBRAHİM AYTEKİN →
The Effects of Different Sulfur Forms and Biochar Applications on The Development of Radish (Raphanus sativus) in Calcareous Soils
2022 ISSN: 1302-7050 ESCI
Prof. Dr. AYŞEN AKAY →
Tarım İşletmelerinde İşgücü Etkinliğinin Artırılmasında Sermayenin Önemi
2022 ISSN: 1302-7050 ESCI
Prof. Dr. ZUHAL KARAKAYACI →

Makale Bilgileri

Dergi Journal of Tekirdag Agricultural Faculty
ISSN13027050
Yayın TarihiAralık 2021
Cilt / Sayfa18 · 613-624
DOI10.33462/jotaf.769037
Scopus ID2-s2.0-85129667755
Erişim🔓 Açık Erişim
Özet Nowadays submersible deep well pumps are the most used irrigation systems in agriculture field. Efficient operation and economical life of pumps is an important issue. One of the most important parameters affecting pump efficiency and life is cavitation The cavitation is one of the problems frequently faced in the pump systems that widely used in the agriculture field. The cavitation could cause more undesired effects such as loss of hydraulic performance, erosion, vibration and noise. This paper presents a novel model for the detection of vortex cavitation in the deep well pump used in the agriculture system using adaptive neural fuzzy networks. The data submergence, flow rate, power consumption, pressure values, and noise values used for training the ANFIS (Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems) network are acquired from an experimental pump. In this study, we use to the sixty-seven data for training process, while the fifteen data have used for testing of our model. The average percentage error (APE) has obtained as 0.08 % and as 0.34 % respectively for 67 training data and for 15 test data. The performance of the implemented model shows the advantages of ANFIS. The result of this study shows that ANFIS can be successfully used to detect vortex cavitation. This paper has two novel contributions which are the usage of noise value on cavitation detection and find out cavitation by using adaptive neural fuzzy networks. During the cavitation, the pump parameters must change by controller for prevent unwanted pump errors. The strategy proposed could be preliminary study of automatic pump control. Also proposed novel control strategy can be used for cavitation control in agriculture irrigation pumps, because of easy set up and no need extra cost. The ANFIS based model has real-time applicable thanks to rapid and easy control. It is possible to set safe boundaries in submergence in this model. Thus, users by adjusting controllable parameters can prevent cavitation and increase pump efficiency.

Yazarlar (3)

1
Akif Durdu
ORCID: 0000-0002-7097-2521
2
Seyit Alperen Çeltek
ORCID: 0000-0002-5611-2322
3
Nuri Orhan
ORCID: 0000-0002-9987-1695

Anahtar Kelimeler

Adaptive fuzzy neural networks Cavitation Deep well pumps Submergence Vortex cavitation

Kurumlar

Konya Technical University
Konya Turkey
Selçuk Üniversitesi
Selçuklu Turkey
Scimago Dergi (ISSN Eşleşmesi)
Journal of Tekirdag Agricultural Faculty
Q2
SJR Skoru0,283
H-Index9
YayıncıNamik Kemal University - Agricultural Faculty
ÜlkeTurkey
Agricultural and Biological Sciences (miscellaneous) (Q2)
Pollution (Q3)
Dergi sayfasına git

Metrikler

2
Atıf
3
Yazar
5
Anahtar Kelime

Sistemimizdeki Yazarlar

NO
NURİ ORHAN
Doç. Dr.

Hızlı Erişim

DOI ile aç Scopus'ta aç Makaleler listesi