Estimation of vehicle and load conditions of a truck for fatigue estimation using real time numerical algorithms
Bir kamyonun numerik metotlarla gerçek zamanlı olarak yorulma tahmini için, taşıt ve yük durumlarının tahmini
- Tez No: 507543
- Danışmanlar: PROF. DR. ATA MUGAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Dinamiği, Titreşimi ve Akustiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Gün geçtikçe endüstride teknolojik gelişmeler büyük bir hızla ilerlemektedir. Bu gelişmeler sanayinin ve toplumun ihtiyaçlarına çözümler getirirken diğer yandan da kendinden kaynaklı yeni problemler ortaya koymaktadır. Bu problemlerin çözümleri genellikle üniversitelerle beraber gerçekleştirilen ortak projeler sonucundaki teknoloji atılımları ile gelmektedir. Son kullanıcının daha fazla konfor talep etmesi, güvenlik algısının ve kalite beklentisinin artışı, sanayinin ürünlerini tüm parametreleri daha detaylı inceler pozisyona getirmiştir. Özellikle otomotiv sektöründe, taşıt hareket halindeyken tüm parametreler ölçülmeye ve ileriye dönük düşük maliyetli gerçekçi tahminler hedeflenmektedir. İlk otomobillerin en üst hızları nispeten düşük olduğu için, başlangıçta araçların dinamik davranışları ile ilgili çok az endişe vardı. Bununla birlikte, otomobiller hızla daha yüksek hızlara erişebildiğinde, araç dinamikleri otomotiv mühendisleri için önemli bir problem haline geldi. Bir emniyet açısından birinci derecede önemli olanın, araçların dönme ve frenleme gibi manevralar üzerindeki davranış dikkate alınmalıdır. Taşıt dinamiği teorisine göre, yuvarlanma, kafa vurma ve yalpalama hareketleri dikkate alınmalıdır. Taşıt seyrettiği yolun eğim, viraj ve yüzey özelliklerine göre farklı tepkiler göstermektedir. Yönlendirme sistemi, süspansiyon sistemi taşıtın konfor ve sağlığını belirler. Ciddi manevralar sırasında araç kararlılığını korumak için gelişmiş kontrol sistemleri, ayrıca doğru lastik kuvvet modelleri ve geri besleme için durum tahminleri de gerektirir. Bu tez akıllı taşıtlar için altyapı sağlayacak olup, bir ARDEB projesinde taşıtların ilgili parçaları üzerinde ki yorulma miktarlarını tespit edecek bir yazılıma kütle ve taşıt parametreleri bilgilerini vermek üzere çalışılmıştır.. Sanayinin durumu itibariyle akıllı taşıtlar genellikle binek araçlar için çalışılmaktadır. Taşıt ve yük kestirimleri, bu çalışmada 6 tekerlekli ağır vasıta kamyonlar için çalışılmıştır. Ayrıca gerçek zamanlı taşıt parametrelernin tahmini için enstrümantasyon maliyetleri yüksek iken, bu çalışmada deneysel şartlar için düşük maliyetli tahmin sistemi oluşturabilecektir. Bu çalışmada ele alacağımız araç 3 akslı, 6 tekerlekli, 4 çeker ve makas süspansiyonlara sahip ağır vasıta kamyon olacaktır. Bahsi geçen ARDEB projesinde diğer aşamalara katkı sunmak üzere 6 tekerlek için genel şasi hareketleri ve de toplam taşıt kütlesi hesaplanacaktır. Tüm bunlar hesaplanırken hareket noktamız taşıt dinamiğinin ve titreşim bilgisinin temelleri olacaktır. Biliniyor ki taşıt hareket halindeyken tüm aks-tekerleklerde bir salınım gerçekleşecektir. Taşıtın 6 noktasında ki salınım bilgisinin elde edilmesi durumunda taşıtın genel durumu hakkında ciddi veriler sağlanır. Bu salınımlar taşıtın genel rijitliğine karşı gerçekleşecektir. Söz konusu salınımlar süspansiyonların yerdeğiştirme miktarlarıdır. Bu yerdeğiştirme miktarlarını belirlemek üzere, 3 aksın her bir ucuna olmak üzere toplamda 6 adet ivmeölçer yerleştirilecektir. Birinci aks ön makas süspansiyonun orta noktasına bağlanırken, ikinci ve üçüncü akslar arka makas süspansiyonun uç noktalarına bağlanmaktadır. Aks başlarından gelen ivme verileri projenin diğer kısmında elde edilen ivme verileriyle ilişkilendirilerek, zaman tabanında iki integrasyon ile süspansiyon yerdeğiştirme bilgileri sağlanacaktır. Literatürde sıklıkla kullanılan tam taşıt modeli kurulur. Bu modelde tekerlek serbestlikleri temsil edilmez. Modelin ivme tahrikleri tekerlek aks bağlantısındaki hublardan uygulanır. Tam taşıt modelinin ağırlık merkezinin düşey yerdeğiştirmesi, yuvarlanma ve kafa vurma açıları olmak üzere üç serbestlik derecelidir. Taşıt özelliğinden dolayı birinci aks yay-damper olarak şasiye bağımsız bağlanır olup, ikinci ve üçüncü akslar bir noktadan bağlantıları yay-damper olarak sağlanır. Taşıt yaprak yaylı süspansiyonlara sahiptir. Birinci aks tek süspansiyona sahip olduğundan lineer yay kabulu yapılır. Arka iki aksa bir yaprak yaylı süspansiyona bağlı olduğundan, bu yaylar iki bağımsız lineer doğrusal yay kabulu yapılır. Ön ve arka süspansiyonların bağlantı noktaları, ağırlık merkezinin bahsi geçen üç hareketi aracılığıyla temsil edilecek bağıntılar yazılır. Süspansiyonların şasi üzerinde ivmeölçerler kullanılmadan bu bağıntılar sayesinde süspansiyon yerdeğiştirmeleri hesaplanabilir. Bu veri, süspansiyon rijitliklerinin kullanılmasıyla kütlenin hesaplanmasına olanak sağlar. Her tekerlek için elde ettiğimiz süspansiyon yerdeğiştirmeleri taşıtın yuvarlanma ve kafa vurma açılarını, ağırlık merkezinin düşey eksende yerdeğiştirmesini verir. Aracın salınır kütlesinin salınım ivmesiyle çarpımı yay ve sönüm kuvvetlerine eşit olur. Bu eşitlik doğrultusunda taşıtın salınır kütlesini altı tekerleğin yay ve sönüm kuvvetlerinin toplamının ağırlık merkezinin düşey eksendeki hareketinin ivmesine bölümü kütle ifadesini sunar. Lagrange enerji metodu kullanılarak, kinetik enerji, potansiyel enerji, sönüm enerjileri ifadeleri yazılır. Bu enerji ifadeleri ile hareket denklemleri elde edilir ve matris formunda temsil edilirler. Üç serbestlik derecesini temsil eden üç hareket denklemine ek olarak kütle için elde edilen bağıntı ile hareket denklemleri kütlede dolaylı olarak bağımsızlaştırılmıştır. Çözüm yöntemi olarak Newmark metotu ve Matlab-Simulink modeli kullanılır. Newmark metodu hareket denklemlerinin çözümü için kullanılan önemli metotlardandır. Elimizdeki matris formundaki hareket denklemleri Newmark parametreleri belirlenerek, ilk uygun öngörüler yapılarak çözüm sağlanır. Simulink modeli, belirlenen bağımsız değişkenlerin ivme ifadelerini fonksiyon bloklarına yazarak, integrasyon işlemi ile hız ve yerdeğiştirme bilgileri elde edilerek toplama bloğuna aktarılır. Bu blok tekerlek yerdeğiştirmeleriyle de beslenerek, sistemin çözümünü sağlar. Elimizde deneysel bir data olmadığından ve deney koşullarına sahip olmadığımızdan algoritmanın doğrulama sürecini ADAMS/CAR ticari yazılımı kullanılarak sağlanır. Gerçekte sahip olunan tüm özellikler önce alt-sistemler oluşturularak, ardından şablonlar(templates) ve en sonunda montaj modeli haline getirilerek model oluşturulacaktır. Bu model yazılımın sunmuş olduğu sanal yollarda dinamik analizleri koşacaktır. Yol şartlarında 50 Hz'lik bozucu etkilerin geldiği bilindiğin 200 Hz örnekleme frekansı ile 10 saniyelik datalar toplanır. Bu analizlerden ilgili tekerlekler-aks bağlantı noktalarının merkezlerinden elde edilen ivme-yerdeğiştirme bilgileri kullanılmak üzere üretilir. Toplanan veriler bahsedilen metotlarda kullanılarak, kütle verilerinin tahmini amaçlanır. Newmark metodu ile elde edilen kütle, yuvarlanma açısı, kafa vurma açısı ve ağırlık merkezinin düşey eksen yerdeğiştirme bilgileri değerlendirilir. Ardından kütle değerinin zamana bağlı olan değişkenliği ihmal edilerek, ADAMS/CAR modelinin ağırlık değeri sabit kabul edilerek Newmark metodu ve Simulink modelleri çalıştırılır. Newmark ve Simulink modellerinin sonuçları birbiriyle ve ADAMS/CAR analiz sonuçları ile karşılaştırılır. Time Discritization ve Numerik integrasyon metotları ile Kalman Filtresi kullanılarak kurulan algoritmanın da sonuçları ele alınacaktır. Elde edilen tüm sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılarak, çalışmanın genel değerlendirmesi, ana amaca yakınlığı tartışılır.
Özet (Çeviri)
The thesis provides the infrastructure for intelligent vehicles, and in an ARDEB project, it has been studied to provide information on the mass of the vehicle and the parameters of the vehicle which will determine the amount of fatigue on the relevant parts of the vehicles. Intelligent vehicles are generally studied for passenger vehicles. Vehicle and cargo estimates have been worked on this work for 6-wheel heavy trucks. Furthermore, when the instrumentation costs for estimating real-time vehicle parameters are high, this study could create a low-cost estimation system for experimental conditions. In this study, we focused on real time estimation of load conditions and vehicle parameters for 6x4 heavy-duty vehicles. It is known that vehicle dynamics are important parameters for vehicle vibration. Main aim is required accurate information to sensitive results. We have to know vehicle dynamics parameters e.g. center of gravity vertical displacement, roll and pitch angle. In this study it is considered that the vehicle is a 3-axle, 6-wheel, 4-drive wheel, and heavy-duty truck with leaf spring suspensions. When all this is calculated, our motion point is the basis of vehicle dynamics and vibration information. It is known that when the vehicle is in motion an oscillation will occur in all axle-wheels. If the oscillation information is obtained at 6 points of the vehicle, serious data about the general condition of the vehicle is provided. These oscillations will occur against the overall rigidity of the vehicle. Said oscillations are the displacement quantities of the suspensions. A total of 6 accelerometers are placed on each of the 3 axles to determine these displacement quantities. The first axle is connected to the midpoint of the front scissor suspension, while the second and third axles are connected to the end points of the rear scissor suspension. The acceleration data coming from the axle heads will be related to the acceleration data obtained in the other part of the project, and two integrations at the time base will provide the suspension displacement information. Also, our heavy-duty vehicle has three axles and six tires. We need to collect suspension deflection for each tire. But our type of trucks has leaf spring suspension due to heavy duties. We know that leaf spring suspension has not potentiometer to get deflection information. To get the deflection information, we are going to acquire acceleration from on each end of each axle via transducers. And acceleration information has double numerical integration. At this result of the calculation, the displacement data is obtained. Also, we have acceleration data from leaf spring located on chassis point from another project level. Thanks to this information, we could calculate the suspension deflection. Energy equations are obtained by using Lagrange energy method and then motion equations are obtained. These motion equations are written in matrix form. Time Discritization – Numerical Integration and Kalman filter are used to created algorithm. Other solution algorithm is written using Newmark method. Simulink model is also created. And these solutions are compared to each other. We build Adams/Car Model for our 6x4 heavy duty truck. Adams/Car presents different analysis opportunities to estimate different vehicle variation. We need to accelerations and displacements of hub simultaneous road to correlation our algorithm. Because, we have not simultaneous hub and suspension deflection information. Due to that problem, we need to create our sanal data to could feed to Simulink model and algorithm.
Benzer Tezler
- Edirne-İstanbul-Ankara-Hatay koridorunda 1965,1970,1975,1980 ve 1985 yılları itibariyle şehirlerrası kamyon trafiğinin tahmini
Başlık çevirisi yok
SELAHATTİN MİNSOLMAZ
- Real time high cycle fatigue estimation algorithm and load history monitoring for vehicles by the use of frequency domain methods
Taşıtlar için frekans uzayı yöntemleriyle gerçek zamanlı yorulma tahmini algoritmasının geliştirilmesi ve yüklenme geçmişinin gözlemlenmesi
RAHMİ CAN UĞRAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
- Mekanik süspansiyonlu yol kamyonlarından otomatik dingil indirme sistemi
Autodrop system for road trucks with mechanical suspension
TAYLAN KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Design and control of a winch driven grasping mechanism for a quadrotor unmanned aerial vehicle
Dört rotorlu insansız hava aracı için makaralı yük alma-bırakma mekanizması tasarımı ve kontrolü
MEHMET OKAN GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Estimation of member forces in Fatih Sultan Mehmet (FSM) Suspension Bridge from ambient vibration records
Çevresel titreşim kaydı ile Fatih Sultan Mehmet (FSM) Asma Köprüsü elemanlarına ait kuvvetlerin tayin edilmesi
YAVUZ KAVAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Deprem MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL ŞAFAK