In the passive heat transfer enhancement methods, there are several parameters which need to be optimized to maximize
the heat transfer coefficient and Nusselt number while minimizing the pressure drop. For this purpose, empirical
correlations are generated by experimental and numerical studies. In this study, a heat transfer analysis of rectangular fins
with experimental data by an artificial neural network approach is performed. Artificial Neural Network method is
compared with the classical regression model. Different networks with a different number of neurons in the hidden layer
and several training algorithms are tested for the defined problem. The results show that the ANN model is found faster
and more accurate than conventional techniques if the optimum architecture is generated and convenient training
algorithm is chosen for the specific problem. For this problem, 10-5-1 network with Bayesian Regularization training
algorithm is selected as the best scenario with 7.6 % mean absolute percentage error (MAPE) and 0.029 RMSE value while
maximum MAPE value is reached to 56.3 % with Levenberg- Marquardt training algorithm and with 10-12-1 network.
Pasif ısı transferi iyileştirme metodlarında ısı transferi kat sayısı ve Nusselt sayısını maximize ederken, basınç düşümünü
minimize eden yaklaşımı tespit edebilmek için bir çok parametrenin optimizasyonunun yapılması gerekmektedir. Bu
sebepten ötürü, deneysel ve sayısal çalışmalara bağlı olarak ampirik korelasyonlar elde edilmektedir. Bu çalışmada
dikdörtgensel finlerin ısı transferi davranışı deneysel ve yapay sinir ağları metodları ile ortaya konmuştur. Yapay sinir
ağları metodolojisi ile elde edilen sonuçlar korelasyon ile kıyaslanmıştır. Ayrıca, tanımlanan problem için yapay sinir ağı
uygulamasında farklı eğitim algoritmalarının ve katman sayısının sonuçlar üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Elde edilen
sonuçlara göre YSA yöntemi, korelasyon yönteminden daha hızlı ve daha doğru sonuç vermektedir. Diğer yandan YSA
yaklaşımının doğruluğunun arttırılması için uygun eğitim algoritmasının seçimi, uygun katman sayısının tespiti yani uygun
mimarinin elde edilmesi önem arz etmektedir. Tanımlanan bu problem için, 10-5-1 ağına sahip Bayesian Regularization
algoritması %7.6 ortalama yüzde hata ve 0.029 RMSE ile iyi senaryo olarak belirlenmiştir. Maximum ortalama hata %56.3
ile Levenberg- Marquardt algoritmasında 10-12-1 ağı ile elde edilmiştir.
