Yapay zekâ tekniklerini kullanarak yüksek verimli kalıcı mıknatıslı senkron motor tasarımı
Design of highly efficient permanent magnet synchronous motor by using artificial intelligence techniques
- Tez No: 335285
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN BİLGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Asansör, Sürekli mıknatıslı senkron motorlar, Tasarım optimizasyonu, Yapay zeka, Elevator, Permanent magnet synchronous motors, Design optimization, Artificial intelligence
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, kalıcı mıknatıslı senkron motorların tasarım optimizasyonları yapay zekâ teknikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tasarım optimizasyonlarının amacı yüksek verimli motor geometrileri elde etmektir.Kalıcı mıknatıslı senkron motorların tasarım optimizasyonlarında genetik algoritma, benzetilmiş tavlama algoritması, diferansiyel evrim algoritması, yapay arı koloni algoritması ve parçacık sürü optimizasyon algoritması gibi farklı yapıda ve özellikte yapay zekâ teknikleri kullanılmıştır. Kullanılan yapay zekâ tekniklerinin kalıcı mıknatıslı senkron motorun tasarım optimizasyonuna katkıları simülasyonlar ve uygulama sonuçları ile karşılaştırmalı olarak ortaya konmuştur.Kalıcı mıknatıslı senkron motorların tasarım optimizasyonları için ilk olarak analitik bir tasarım programı hazırlanmıştır. Optimizasyonlar sonucu elde edilen motor geometrilerinin analitik ve manyetik simülasyonları sayısal analiz programları ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca motor geometrilerinin uygunluğu TÜBİTAK/TEYDEB projesi kapsamında hazırlanan bir test düzeneği ile test edilmiştir.Örnek bir uygulama olarak asansör taşıma sistemleri gibi düşük devirli endüstriyel çalışmalar için kullanımları öngörülen kalıcı mıknatıslı senkron motorlar içten rotorlu, yüzey montajlı kalıcı mıknatıslı, dağıtılmış ve konsantre sargılıdır. Seçilen kalıcı mıknatıslı senkron motor yapıları düşük hızlı uygulamalar için oldukça uygundur. Bununla birlikte tez çalışmasında gerçekleştirilen proje kapsamında farklı kalıcı mıknatıslı senkron motorlarla da çalışılmıştır.Bu çalışmada, sadece kalıcı mıknatıslı senkron motorların tasarım optimizasyonlarına yapay zekâ tekniklerinin katkıları ortaya konmamıştır. Bununla birlikte kalıcı mıknatıslı senkron motorların tasarım optimizasyonları için geliştirilen yapay zekâ teknikleri tabanlı bir arayüz tasarım programı ile başlangıç seviyesindeki tasarım mühendisleri ve lisans üstü çalışanlar için gerekli alt yapı hazırlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, design optimization of permanent magnet synchronous motors has been carried out by using artificial intelligence techniques. The objective of the design optimizations is to obtain geometries of highly efficient motors.Artificial intelligence techniques, which have different structures and properties such as genetic algorithm, simulated annealing algorithm, differential evolution algorithm, artificial bee colony algorithm, and particle swarm optimization algorithm, have been used in the design optimization of permanent magnet synchronous motors. Contributions of the used artificial intelligence techniques for the design optimization of permanent magnet synchronous motor have been demonstrated by comparing the simulations and the practical results of the applications.An analytical design program was firstly prepared for the design optimization of the permanent magnet synchronous motors. The analytical and magnetic simulations of the motor geometries, that obtained by the design optimization, were tested by numerical analysis programs. In addition, the suitability of the motor geometries was tested by a test system prepared in a TÜBİTAK/TEYDEB project.As a sample application, the permanent magnet synchronous motors, which intended for use in low-speed industrial applications such as elevator traction systems, have inner rotor, surface-mounted permanent magnet, distributed and concentrated winding. The chosen structures of permanent magnet synchronous motors are very suitable for low-speed applications. The different structures of permanent magnet synchronous motors were also studied under the project during the dissertation study.In this study, the contributions of the artificial intelligence techniques have not only been revealed for the design optimization of permanent magnet synchronous motor, but also the necessary infrastructure has been prepared for entry-level design engineers and graduates with a developed interface design program based on artificial intelligence techniques for the design optimization of permanent magnet synchronous motor.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Üç boyutlu yazıcılar marifetiyle beton bina inşasında duvar topolojisinin yapay zekâ teknikleri ile optimizasyonu
Topology optimization of 3D printed concrete structural walls through artificial intelligence techniques
ABDULKADİR ÖZALP
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat MühendisliğiHacettepe Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER ALDEMİR
- Deep learning approaches for multiple sclerosis lesion segmentation using multi-sequence 3D MR images
Çok sekanslı 3B MR görüntüleri kullanılarak multiple skleroz lezyon bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları
BEYTULLAH SARICA
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Esnek manipülatörün modellenmesi ve kontrolü
Modelling and control of flexible manipulator
BERKAN HIZARCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Automated classification of Turkish mobile application reviews
Türkçe kullanıcı yorumlarının otomatik sınıflandırılması
GÜRAY BAYDUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA BAŞAK AYDEMİR