Design and simulation of intelligent controller for validating leaf spring test bench
Yaprak yay test tezgahını geçerli kılmak için akıllı kontrolcü tasarımı ve simülasyonu
- Tez No: 618646
- Danışmanlar: DR. AHMET KIRLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 42
Özet
Otomobil endüstrisi için araştırma ve geliştirme süreci maliyetli ve zaman alıcıdır. Bu nedenle, simülasyon, gerçek dünyadaki sorunları, daha ucuz, daha hızlı ve daha kolay bir şekilde risksiz bir ortamda çözmek için yaygın bir yaklaşımdır. Genetik algoritmalar, makine öğrenmesi, sinir ağları ve bulanık mantık gibi Yapay Zeka (AI) teknikleri, simülasyonlardaki doğruluğu artırmak için çoğunlukla kullanılır. Bu çalışmada, yaprak yay test tezgahlarının korelasyon sürecinde jenerik bir çözüm bulmak için bir kontrolör tasarımı yapılmıştır. İlk test tezgahı için Bulanık Mantık Denetleyici (FLC) ön çalışma niteliğinde kullanılırken, ikinci test tezgahı için Uyarlanabilir Nöro-Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) genel çözüm amaçlı kullanılır. Simülasyon ortamında gerçek yaprak yay test tezgahlarını modellemek için Simpack adında çok gövdeli bir simülasyon (MBS) yazılımı kullanılmaktadır. Bununla birlikte, simülasyonların sonuçları aynı senaryolar için yapılan deneylerin sonuçlarıyla tam olarak ilişkili olmadığı görülmüştür. Simpack dinamik bir analiz yazılımıdır ve bir kontrol tasarım aracı değildir, ancak Matlab'ın güçlü bir kontrol kütüphanesi vardır. İlk model için FLC, Matlab / Simulink ortamında test tezgahının kapalı çevrim modeline entegre edilmiştir. İkinci model için, aynı anda Matlab ile veri alışverişinde bulunan SIMAT arayüzü kullanılmıştır. ANFIS, Simpack modeline entegre edildi ve eşleştirmeler yapılmıştır. İlk olarak, test tezgahları kalibre edilmiş ve veri elde etmek için çeşitli deneyler yapılmıştır. İkincisi, kontrolörler gerçek yer değiştirme verilerine karşılık gelen piston kuvvetlerini değerlendirmek için tasarlanmıştır. Son olarak, kontrolörler Simulink ortamındaki test tezgahlarının simülasyon modellerine uygulanmış ve simülasyonlar yapılmıştır. Sonuçlar, simülasyon sonuçlarının ANFIS kullanıldığında deneysel verilere daha uygun olduğunu ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Research and development process for automobile industry is costly and time consuming. Hence, simulation is a common approach for solving real-world problems, cheaper, faster, and easier way at a risk-free environment. Artificial Intelligence (AI) techniques such as genetic algorithms, machine learning, neural networks and fuzzy logic are mostly used to improve accuracy in simulations. In this study, intelligent controllers designed to find a generic solution for the correlation process of leaf spring test benches. For the first test bench, the Fuzzy Logic Controller (FLC) is used as a preliminary study, while for the second test bench, the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is used for the generic solution. A multi-body simulation (MBS) software named Simpack is used to model the actual leaf spring test benches in the simulation environment. However, the results of the simulations do not fully correlate with the results of experiments for the identical scenarios. Simpack is a dynamic analyses software and is not a control design tool, but on the other hand Matlab has a powerful control library. For the first model, FLC is integrated to the closed plant model of the test bench in Matlab/Simulink environment. For the second model, SIMAT interface which exchanges data with Matlab simultaneously is used. ANFIS is implemented to the Simpack model and cosimulations are performed. First, the test benches have been calibrated and several experiments are conducted to acquire data. Second, controllers are designed to evaluate the piston forces that correspond to the actual displacement data. Lastly, the controllers are implemented to the simulation models of the test benches in Simulink environment and simulations are performed. The results revealed that the simulation results are a better match to experimental data when ANFIS is employed.
Benzer Tezler
- Design of an intelligent boost pressure controller for a series sequential turbocharged diesel engine
Seri bağlı aşırı doldurma sistemine sahip dizel motorlar için akıllı manifold basıncı kontrolcüsü tasarımı
MUSTAFA ENGİN EMEKLİ
Doktora
İngilizce
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ
- Evsel kullanım suyu için sıcaklık kontrol sistemi tasarımı ve analizi
Domestic hot water temperature control system design and its analysis
OĞUZHAN ORUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU
- Multi input multi output intelligent modeling techniques and application to human driver
Çok giriş çok çıkışlı akıllı modelleme teknikleri ve insan sürücüye uygulanması
EMRE TEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Collision avoidance and crash mitigation via intelligent steering intervention
Aktı̇f dı̇reksı̇yon müdahalesı̇ ı̇le kaza önlenmesı̇ ve çarpışma etkı̇sı̇nı̇n azaltılması
HASAN ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN
- Çevresel performans odaklı adaptif cephe modülü için akıllı sistem tasarımı
Intelligent system design for environmental performance oriented adaptive façade module
ERHAN KARAKOÇ