PREDIKSI KINERJA MESIN DIESEL DENGAN BAHAN BAKAR BIODIESEL-SOLAR MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK - Ibrahim, Husin; Sebayang, Abdi Hanra; Dharma, S.; Silitonga, A.S. (Universitas Tarumanagara, 2017)
Tulisan ini meneliti kinerja mesin diesel satu silinder menggunakan campuran bahan bakar biodiesel randu dengan solar. Tes dilakukan dengan berbagai perbandingan biodiesel-diesel (B10, B20 dan B30). Sebuah model artificial neural network (ANN) yang didasarkan pada algoritma back-propagasi standar digunakan untuk memprediksi kinerja mesin menggunakan MATLAB. Untuk memperoleh data untuk pelatihan dan pengujian yang diusulkan ANN, kecepatan mesin yang berbeda (1400-2200 rpm) dipilih sebagai parameter masukan, sedangkan kinerja mesin (BSFC dan BTE) dipilih sebagai parameter keluaran untuk ANN pemodelan dari mesin diesel. Kinerja mesin (BSFC dan BTE) ANN telah divalidasi dengan membandingkan hasil prediksi dengan hasil eksperimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa koefisien korelasi BSFC dan BTE masing masing adalah 0,99249 dan 0,99457. Nilai MAPE (mean absolute persentase kesalahan) BSFC dan BTE adalah 0,57467 dan 0,33424 dan root mean square (RSME) nilai di bawah 5% oleh model, yang diterima. Studi ini menunjukkan bahwa pemodelan teknik sebagai pendekatan dalam energi alternatif dapat memberikan peningkatan keuntungan dari kehandalan dalam prediksi kinerja mesin pembakaran dalam.