Geri Dön

Development of a wavelet based technique for vibro-acoustic analysis of connected structures

Bağlı yapıların vibro-akustik analizi için dalgacık tabanlı bir teknik geliştirilmesi

  1. Tez No: 605077
  2. Yazar: MURAT KARA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH SEÇGİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Makine Teorisi ve Dinamiği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 190

Özet

Ayrık Tekil Konvolüsyonu (ATK) yöntemi global yöntemlerin hassasiyetine ve lokal yöntemlerin esnekliğine sahip dalgacık tabanlı bir yöntem olarak geliştirilmiştir. Son yıllarda, yöntemin geliştirilmesine yönelik araştırmalar devam etmektedir. Yapılan geliştirmelerin yöntemin kullanımını yaygınlaştırmasına rağmen, empedans sınır koşulunun uygulanması, basamak olmayan yapıların bağlanması, belirsiz yapıların analizi için DSC ile uygun bir belirsizlik analiz yönteminin birleştirilmesi gibi problemler DSC ile hala çözülememektedir. Bu doktora tezi temel olarak belirsiz bağlı yapıları analiz etmek için ATK algoritması geliştirilmesi ile ilgilenir. Bu tezdeki orijinal çalışmalar, üç kategoride gruplandırılabilir, i) empedans sınır koşullu tekil yapıların çözümü, ii) bağlı yapıların analizi, iii) tekil / bağlı yapıların belirsizlik analizi. İlk kategori için, empedans sınır koşullu çubuk ve akustik kanallar test yapıları olarak seçilmiştir. İkinci kategori için, tekil yapıları bağlamak amacıyla algoritmalar önerilmiş ve üç ayrı sistem üzerinde test edilmiştir, i) akustik iletim hatları, ii) farklı bağlantı oryantasyonlarına sahip bağlı çubuklar, iii) bir çubuk ile bir plakanın bağlanması ile oluşturulan güçlendirilmiş plaka. Üçüncü kategori için ise Çok terimli Kaos Açılımı (ÇKA), ATK ile bir araya getirilmiştir. Tüm sonuçlar analitik çözümler (eğer var ise), sayısal yöntemler ve literatürdeki referans bir çalışmadan birisi ile karşılaştırılmıştır. Önerilen metodolojilerin yapıların titreşim / akustik analizlerinde eşsiz avantajlar sunduğunu söylemek uygundur.

Özet (Çeviri)

Discrete Singular Convolution (DSC) method is proposed as a wavelet based technique having global methods' accuracy with local methods' flexibility. In recent years, researches on the development of the method are still proceeding. Although performed improvements increase the use of the method, there are still unsolved problems via the DSC, i.e. implementation of impedance boundary condition, connecting non-stepped structures, combining the DSC with a proper uncertainty analysis tool to analyse uncertain structures. This doctorate thesis mainly deals with the development of a DSC algorithm to analyse uncertain connected structures. The original studies in this thesis may be grouped in three categories, i) solution of individual structures with impedance boundary conditions, ii) analysis of connected structures, iii) uncertainty analysis of individual / connected structures. For the first category, bars and acoustic ducts having impedance boundary are selected as test structures. For the second category, algorithms to connect individual structures are proposed and tested on three different systems, i.e., i) acoustic transmission lines, ii) connected beams having different connection orientations, iii) stiffened plate constructed by connecting a beam and a plate. Polynomial Chaos Expansion (PCE) is combined with the DSC method for the third category. All results are validated with any of analytical solutions (if applicable), numerical methods and a reference study from the literature. It is proper to say that, the proposed methodologies present unique advantages in the vibration / acoustic analysis of structures.

Benzer Tezler

  1. Güç kalitesi için dalgacık dönüşümü ve destek vektör makine tabanlı bir olay tanıma tekniğinin geliştirilmesi

    Development of a wavelet transform and support vector machine based event recognition technique for power quality

    HÜSEYİN ERİŞTİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAKUP DEMİR

  2. Medical image compression based on vector quantization and discrete wavelet transform

    Vektör kuantizasyonu ve ayrık dalgacık dönüşümüne dayalı tıbbi görüntü sıkıştırma

    AZHAR ABDULHASAN MUHAMMED ALI AJAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ZENGİN

  3. Hisse senetleri yatırım kararlarında yapay zekâ uygulaması: Modern bir derin öğrenme algoritması önermesi

    Implementation of AI in share investment decisions: Proposition of a modern deep learning algorithm

    GÜLCAN ALİPOUR SARVARİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeBeykent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT KÜÇÜKSAVAŞ

  4. Deep learning for ınverse problems in ımaging

    Görüntüleme ters problemlerinde derin öğrenme

    HASAN HÜSEYİN KARAOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. Condition monitoring and fault detection for induction motors by spectral trending and stationary wavelet analysis

    Spektral trend ve durağan dalgacık dönüşümü yardımıyla durum izleme ve arıza tanısı

    DUYGU BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER