Dynamic modelling and stability of an electric locomotive
Elektrikli lokomotifin dinamik modellenmesi ve stabilitesi
- Tez No: 637526
- Danışmanlar: PROF. DR. ATA MUGAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Mechanical Engineering, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu tezde raylı taşıtların stabilite analizi ve optimizasyonu yapılmıştır. Bu çalışma üç ana başlık altında incelenmiştir. Bu aşamalar dinamik modelleme, stabilite analizi ve optimizasyondan oluşmaktadır. Modelleme kısmı çok önemlidir çünkü modelleme aşaması olmadan diğer aşamaların gerçekleşmesi söz konusu değildir. Raylı taşıtların elemanları ve özellikleri bu aşamada incelenmiştir. Tasarlanan modelde 3 ana geometrik eleman mevcuttur. Bunlar tekerlek takımı, boji ve lokomotiftir. Oluşturulan modelde 4 tekerlek takımı, 2 boji ve 1 lokomotif bulunmaktadır. Bu model 15 serbestlik derecesine sahiptir. Bu yüzden 15 tane diferansiyel denklemden oluşmaktadır. Tasarlanan modelde, tekerlek takımı ve boji, yalpalama ve yatay yer değiştirme yaparken lokomotif yalpalama ve yatay yer değiştirme hareketine ek olarak dönme hareketi de yapmaktadır. Tüm modelin tasarımına hemen başlamak, ilk seferde sıkıntı çıkarabilir çünkü birincil ve ikincil süspansiyon elemanları dahil çok sayıda eleman modeline sahiptir. Aralarında yapılacak bir hata içinden çıkılamaz bir durum oluşturabilir. Bu sorunu aşmanın yolu adım adım modelleme yapmaktır. İlk olarak sadece tekerlek seti ray üzerinde gidiyormuş gibi dinamik model tanımlanılır. Onda sonra bogie ve 2 tekerlek setinin olduğu modelin hareket denklemleri çıkarılır. Bu aşamada başarılı olduktan somra, tüm modelin hareket denklemleri çıkarılır. Hareket denklemi çıkarılan modelin diferansiyel denklemleri çözdürülmüştür. Bu işlem“forward difference”yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Herbir parametrenin zamana bağlı sistem cevabı gözlemlenmiştir. Bu işlem yapılırken raydan sinüs şeklinde ray kaçıklığı girdisi verilmiştir. Bu modelin doğrulanması Simpack programı yardımıyla yapılmıştır. Simpack, raylı taşıtlar için özel paketi olan, kinematik analiz yapılabilen bir programdır. Hesaplanan parametreler karşılaştırılmıştır. Simpack'in nonlinear modelinden kaynaklanan farklılıklardan dolayı küçük ölçekte iki model arasında bazı paremetrelerde farklılık gözlemlenmiştir. Elimizde bulunan doğrulanan model diğer aşamaların doğruluğu açısından güvence vermektedir. İkinci aşamada, stabilite analizi yapılmaktadır. Stabilite analizi kritik hızın bulunması açısından önemlidir. Kritik hız trenin güvenli gideceği hızın aşağı yukarı 3 katına yakın olarak alınır. Doğrulanan modele eş değer bir 30x30 matris oluşturulur. Bu matrisin özdeğerleri MATLAB yardımıyla hesaplanır. 4 tane farklı öz değer hesaplanmıştır. Bu hızlar Amerikan Devlet Demiryollarının hazırladığı teknik raporla örtüşmektedir. Bu vesileyle teknik rapor doğrulanmıştır. Trenin süspansiyon parametreleri aynı teknik rapordan alınmıştır ve optimizasyon sonucunda teorik olarak 391 mph olarak bulunmuştur. Doğrulanan modelin daha sonra mod şekilleri hesaplanmıştır. Bu işlem için öz vektörlerden yararlanılmıştır. Mod şekilleri lokomotifin dinamik karekteristiğini göstermektedir. Mod şekilleri hesaplanırken (eigenvalue veering) özdeğer ayrışması olayı gözlemlenmiştir. Bu olay modların saptanmasını zorlaştıran bir etmendir. Tüm modların hıza bağlı grafiği çizdirilerek bu sorunun üstesinden gelinmiştir. Çizdirilen grafikte yer değiştiren modlar görülmektedir. Son kısımda doğrulanan modelin optimizasyonu yapılmıştır. Optimizasyon algoritmasının amacı en uygun parametre değerlerini kullanarak hızı maksimum seviyeye getirmektir. Optimizasyon algoritması olarak simulated annealing algoritması kullanılmıştır. Bu algoritma local çözümlere takılmadan global çözümleri bulma konusunda başarılı olduğu için tercih edilmektedir ancak fazla bilgisayar zamanı gerekmektedir. Simulated annealing algoritması isim olarak metalurjik bir terimdir. Katı metalin ısıl işlem sonucu sıvı hale geçmesi işleminden esinlenilmiştir. Matematiksel olarak bu algoritma iki enerji değerini kıyaslamaktadır. Bu kıyaslama işlemini her yaptığında düşük olanı tutmaktadır. T sıcaklık değeri 0'a ulaşana kadar bu işlem devam eder. Optimizasyon algoritması iki ana kodun birbiriyle organize olarak çalışmasıyla oluşmaktadır. Kodların görevleri ayrı olarak kritik hızı bulmak ve optimum parametre değerleri önermek. Kritik hızı bulan kod yönetici koddur çünkü diğer koda çalışma emrini bu kod verir. Optimizasyon kodu bu kod tarafından başlatılır. Daha sonra yönetici kod optimizasyon kodunu çalıştırır. Optimizasyon kodu metin dosyasından başlangıç parametrelerini okur. Okunan parametreler yönetici koda aktarılır. Aktarıldıktan sonra yönetici kod optimizasyon kodu tarafından kritik gönderilen verilerin kritik hız değeri için beklenilir. Yönetici koddan alınan bu bekleme işlemi metin dosyası silip oluşturma yardımıyla yapılır. Optimizasyon kodu yönetici koda görev verdiği zaman metin dosyasını siler. Yönetici kod metin dosyasının silindiğini farkedip kodu devam ettirir ve metin dosyası oluşturarak optimizasyon koduna görev verir. Böylece iki kodda birbirinin görevlerinin bittiğini anlayarak karışıklık olmadan analizi sürdürürler. Optimizasyon kodu yönetici koddan hız değerini alarak yönetici kod da optimizasyon kodundan süspansiyon parametre değerlerini alarak bir döngü oluştururlar. Bu döngü T sıcaklık değeri 0 dereceye ulaşana kadar devam eder. Bu süreç içinde toplamda 2101 defa kritik hız hesaplanmıştır. Bu hızlar sonucunda optimum parametreler bulunmuştur. Bu işlem sonucunda teorik olarak kritik hız 174 m/s den 243 m/s ye çıkmıştır. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalar TÜBİTAK 116G021 projesi kapsamındadır.
Özet (Çeviri)
Stability and optimization of the rail vehicle are examined in this research. It comprises three main steps that are done. These steps are dynamic modelling, stability and optimization. Firstly, dynamic modelling stage is very cruical for other steps since the next steps need the data from design steps. Railway elements and their charecteristics are recognised in this part that are the wheelset, the truck and the locomotive. Dynamic model of the full locomotive including other parts such as wheelset and truck is hard to derive as there is a lot of suspension elements and parameters. Making minor mistake on the model causes erraneous results. Best way to modelling rail vehicle is the step by step modelling from the wheelset to full locomotive. First of all, equations of one wheelset is derived and than truck, which is combined with two axes, are modelled. Finally, full locomotive including four wheelsets, two trucks and a one locomotive, is modelled. Dynamic response of the full locomotive is calculated by MATLAB. Creep modelling is very crucial for determinig the train dynamics. According to slipping and rolling of the wheelset, dynamic model of the rail vehicle are interpreted differently. The Kalker's linear dynamic model is used for creep behaviour in this thesis. If linear models are close to real models, it can be more efficient than nonlinear models with respect to CPU time. Also, the same locomotive is modelled in the Simpack software that has special tools to examine the dynamics of rail vehicles. Dynamic response of the Simpack and MATLAB model are matched. There is only minor differences between these models due to nonlinearities. Furthermore, stability analysis is made for determinig the critical speed of the system. Firstly, derived equation turned to 30x30 matrix form. Eigenvalues of this matrix should possess a positive value for stability. Velocity of the model is increased until finding the positive eigenvalues that was 391 mph as the critical speed for our model. Moreover mode shapes are detected from eigen vectors. Charecteristics of the system is observed from mode shapes. Critical speed of the system and some eigenvalues are validated by making comparisons with a technical report. In the final part, optimization of the model is realised by simulated annealing alghoritm. This alghoritm cooperates with a code finding the critical speed. Simulated annealing alghoritm is inspired from annealing process in metalurgy. This alghoritm compares the energy levels, then suggests the design parameters in a determined margin to the optimizaton search code to find the critical speed. This is following that the critical speed is found by MATLAB, then optimization alghoritm interprets it as an energy. Aim of the code is to find the fastest critical speed and corresponding suspension parameters. Ten suspension parameters are optimised in this study. Critical speed of the model increased from 174 m/s to 243 m/s theoretically. This study is supported by TUBITAK under the grant number 116G021.
Benzer Tezler
- Design, modelling and control of a reaction wheel actuated system
Reaksiyon tekeri ile kontrol edilen bir sistemin tasarımı modellenmesi ve kontrolü
RAHMAN BİTİRGEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT
- Yapay zeka modelleri kullanarak ankara bölgesinin kısa dönem elektrik enerjisi yük tahmini
Short term electric energy load forecasting of ankara region using artificial intelligence methods
TUĞBA AKMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ
DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ
- Modelling, control and implementation of an unmanned vertical take-off and landing aircraft
Dikey iniş kalkış yapabilen bir insansız hava aracının modellenmesi, kontrolü ve gerçeklenmesi
FARABİ AHMED TARHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Helikopterlerde kullanılan T700 turboşaft motorunun deneysel modellenmesi
Experimental modeling of T700 turboshaft engine used in helicopters
KILIÇ FARUK ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ÖZSOY
- Uyarlamalı araç takip sistemlerinde model öngörülü kontrol yöntemleri: Karşılaştırmalı bir çalışma
Model predictive control approaches for adaptive cruise control systems: A comparative study
UMUT KARAPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN