Taşınımla Isı Transferinin Kriging-Benzetilmiş Tavlama ile Modellenmesi ve Optimizasyonu Sertaç ÇADIRCI 1 , Alpay AKGÜÇ 2 , Hasan GÜNEŞ 3 İTÜ Makina Mühendisliği Bölümü, 34437, Gümüşsuyu-İstanbul 1 cadircis@itu.edu.tr, 2 alpayakguc@hotmail.com, 3 guneshasa@itu.edu.tr ÖZET Endüstride çok zaman alıcı olması itibarıyla ancak sınırlı sayıda tasarım parametre değerleri için tasarım aracı olarak kullanılan CFD (computational fluid dynamics) simülasyonları için, bu simülasyonların az sayıdaki parametre değerlerindeki sonuçları kullanılarak, Kriging modelleri geliştirilmiş ve bu modellere yaygın olarak kullanılan global optimizasyon algoritmalarından biri olan Benzetilmiş Tavlama yöntemi entegre edilerek, etkin ve hızlı bir şekilde tasarım optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda yöntemler, bir kanal içerisine periodik olarak yerleştirilmiş olan sabit ısı kaynaklı bir sistemdeki taşınımla olan ısı transferinin optimizasyonu için uygulanmıştır. Bu sayede, karmaşık geometrilerde iki ve üç boyutlu ısı-akış problemlerinin, geometrik/parametrik optimizasyonun etkin ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesi mümkün olacaktır. Anahtar Kelimeler : Periodik kanal içerisinde taşınımla ısı transferi, Benzetilmiş Tavlama, Kriging, Optimizasyon. ABSTRACT Since it is too much time consuming in the industry to use CFD simulations as design optimization analyses, we propose to reduce the number of CFD simulations considerably employing a new meta-algorithm. It consists of employing Kriging in conjunction with Simulated Annealing algorithm as a design tool. They enable effective and fast design optimization for complex systems. In this paper, these methods are applied to a convective heat transfer problem in a channel with constant periodic heat sources. We show that geometric and parametric optimization of two and three dimensional thermo-fluids problems in complex geometries is made more effective and faster employing kriging-simulated annealing meta-algorithm. Key Words: Convective heat transfer in a periodic channel, Simulated Annealing, Kriging, Optimization.