A novel intelligent fatigue sensor for monitoring the health state of structural members
Yapısal bileşenlerin hasar tespitinin izlenmesi için yeni bir akıllı yorulma sensörü
- Tez No: 540547
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ GÜNGÖR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Metalurji Mühendisliği, Metallurgical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 144
Özet
Yorulma hasarı, yapısal hasarların önemli bir kısmından sorumludur. Yorulma hasarı çevrimsel yüklere maruz kalan yapılarda meydana gelir. Bununla birlikte, yorulma çatlağı yayılımını öngören birçok bilimsel modele göre, gerçek çatlak yayılımının değerlendirilmesi son derece zordur. Bu nedenle, felaketle sonuçlanan bir hasar meydana gelmeden önce yorulma hasarlarını tespit etmek için yeni yöntemler ve modeller geliştirmek ve uygulamak gerekir. Bu çalışmanın temel amaçları; farklı çentik derinliklerine sahip pasif sensörlerde V çentik etrafındaki gerilmeleri tasarlamak, uygulamak ve değerlendirmektir. Kırılma yüzeyindeki gerilme dağılımını incelemek için sonlu elemanlar yöntemi (FEM) kullanılmıştır. ANSYS programı hesaplanan stres değerlerini çapraz kontrol etmek için kullanılmıştır. ANSYS simülasyonunda, A36 çelikden yapılmış karşıt V çentiklere sahip altı kirişli bir piezoelektrik sensör, kirişlerin yapının uygulanan gerilim yüküne paralel olacağı şekilde tasarlanmıştır. ANSYS hesaplamaları, döngüsel yükler, V çentik geometrisi (açı yönü ve çentik derinliği gibi) ve sensörün sınır şartları kullanılarak yapıldı. Ayrıca, ANSYS simülasyonlarında hem element hem de nodul çözümleri kullanılmıştır. Element çözümünde 8.795 element kullanılırken, nodül çözümlerinde 18.474 nod kullanılmıştır. Her iki çözümde de 3D manyetik, elektrik, termal, piezo-elektriksel ve yapısal simülasyonlar içeren Solid 5 tipi eleman kullanılmıştır. Solid 5, her biri altı serbestlik derecesine sahip sekiz noda sahiptir. Serbestlik derecesi yer değiştirme (UX, UY ve UZ), TEMP, VOLT ve MAG kullanır. Çentik derinliğinin ve açısının yorulma ömrünü etkilediği görülmüştür. Maksimum Von Mises stresinin diğer kirişlerden daha fazla derinliğe sahip kiriş üzerinde meydana geldiği görülmüştür. Bir başka deyişle, Von Mises stresi, kirişin çentik derinliği ile artar. Bu, hasarın malzemenin mekanik özelliklerine, uygulanan yüklere, sınır koşullarına ve çentiğin derinliği ve açısı gibi V çentik parametrelerine bağlı olduğunu gösterir. Bu nedenle, belirli bir örnek için ANSYS yazılımı kullanılarak yapılan yorulma ömrü analizi ile üretilen modelin çentikli numunelerin yorulma ömrünü tahmin etmek için kullanılabileceği söylenebilir.
Özet (Çeviri)
Fatigue failure is responsible of a remarkable portion of structural damages. Fatigue failure occurs in structures subjected to cyclic loads. However, according to a number of scientific models that forecast fatigue crack propagation, the actual crack spread is exceptionally difficult to appraise. Therefore, it is necessary to develop and implement new methods and model to predict fatigue damages before a catastrophic failure occurs. The main goals of this study are to design, implement, evaluate the stresses around V notch passive sensors with different depths. To examine the stress distribution on the fracture surface, the finite element method (FEM) was employed. The ANSYS program was used to cross check the calculated stress values. In the ANSYS simulation, a piezoelectric sensor with six beams with opposite V notches made from A36 steel was designed such that the beams were parallel to the applied tension load of the structure. ANSYS computations were performed using cyclic loads, V notch geometry (such as angle orientation and notch depth) and boundary conditions of the sensor. In addition, both element and nodul solutions were used in the ANSYS simulations. In the element solution, we used 8795 elements, while 18474 nodes were used in the nodul solution. In both solutions, the Solid 5 type element, containing 3D magnetic, electrical, thermal, piezo-electrical and structural simulations, was used. Solid 5 has eight nodes, each of which has six degrees of freedom. The degree of freedom uses displacement (UX, UY and UZ), TEMP, VOLT and MAG. It was seen that the depth and angle of the notch affect fatigue life. It was observed that the maximum Von Mises stress occurs on the beam that has greater depth than the other beams. In other words, Von Mises stress increases with the notch depth of the beam. This implies that the failure depends on the mechanical properties of the material, applied loads, boundary conditions and V notch parameters such as depth and angle of the notch. Therefore, it can be said that model generated through fatigue-life analysis using ANSYS software for a given specimen can be used to predict the fatigue-life of notched specimens.
Benzer Tezler
- Üst vücut hareketlerinin algılanması için yapay zekâ destekli kapasitif tabanlı giyilebilir sensör sistemi geliştirilmesi
Development of artificial intelligence supported capacitive-based wearable sensor system for detection of upper body movements
MUHAMMET ROJHAT KARA
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKİF ERİŞMİŞ
DOÇ. DR. EMREHAN YAVŞAN
- Real-time intelligent strawberry harvesting and quality determination system using computer vision and deep learning
Bilgisayarla görme ve derin öğrenmeyi kullanan gerçek zamanlı akıllı çilek hasadı ve kalite belirleme sistemi
NAGHAM YASSIN ALHAWAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ZEKERİYA TÜFEKCİ
- Prediction of corona-virus infection by using deep learning and machine learning
Derin öğrenme ve makine öğrenmeyle korona-virüs enfeksiyonunun tahmini
LAITH IBRAHIM SALIH AL-ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR YILDIRIM
- A novel intelligent machine learning system for coronary heart disease diagnosis
Başlık çevirisi yok
HAEDAR ALSAFI
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Multi-objective bee colony optimization to tuning PID controller
Çok amaçlı arı kolonisi optimizasyonu kullanarak PID kontrolörün ayarlanması
ÖZDEN ERÇİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN ÇOBAN