Makine Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Mehmet Gürdal’ın yazarları arasında yer aldığı “Experimental and ANN-based optimization of thermal and hydraulic performance in a hexagonal honeycomb structure” başlıklı makale, SCIE Q1 kapsamındaki saygın bir dergi olan International Journal of Thermal Sciences (Elsevier)’de yayımlanmıştır.
Bu çalışma, altıgen petek yapılarının (hexagonal honeycomb) zorlanmış taşınımla ısı transferi üzerindeki etkilerini deneysel ve Yapay Sinir Ağı (ANN) tabanlı bir yaklaşımla incelemektedir. Çalışmada, farklı petek geometrileri, hava hızları ve elektriksel akım değerleri kullanılarak ısıl-hidrolik performans optimizasyonu gerçekleştirilmiştir.
Elde edilen sonuçlara göre, akım ve hava hızı artışıyla birlikte Nusselt sayısında belirgin iyileşmeler elde edilmiş; ANN modelleriyle yüksek doğrulukta tahminleme yapılmıştır. Bu bulgular, ısı değiştirici tasarımlarında enerji verimliliğini artırmaya ve yüksek performanslı enerji sistemleri geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.