Yapay sinir ağı ile dahili mıknatıslı motorlar için rotor ve stator geometrisi kestirimi
Rotor and stator geometry estimation with artificial neural network for internal magnets motor
- Tez No: 755159
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA CANER AKÜNER, DOÇ. DR. UĞUR DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bu tez çalışmasında enerji politikalarının bir sonucu olarak yaygınlaşan elektrikli araçlar özelinde elektrik motoru tasarım optimizasyon yöntemi ve algoritmasının geliştirilmesi ele alınmıştır. Akıllı şehirler kapsamında hızla artan mikro ulaşım ihtiyacı elektrikli bisiklet ve elektrikli scooter gibi kısa menzil ulaşım araçlarına olan ilgiyi arttırmıştır. Bu tez önerisinde de elektrikli bir scooter modeli ele alınmış ve dinamik modeli incelenerek ihtiyaç duyulan motor gereksinimleri belirlenecektir. Ardından IPM motor topolojileri incelenerek uygun topolojiye karar verilecektir. IPM motor tasarım parametreleri ANSY RMXprt ortamında parametrize edilerek Taguchi'nin deney tasarımı yönteminde uygun deney matrisi seçilerek belirlenen tüm motor tasarım kombinasyonları ANSYS RMXprt de modellenerek elde edilen sonuçlar ile birlikte uygun dosya formatında saklanacaktır. Gerçekleştirilen tüm deneylere ait motor tasarım modelleri belirlenecek en-boy formatında PNG olarak kaydedilecektir. Ardından deney tasarımında elde edilen sonuçlar ile kaydedilen resimler etiketlenerek, uygun giriş çıkışa sahip bir yapay sinir ağı modeli üzerinde MATLAB'da eğitimler gerçekleştirilecektir. Eğitilmiş yapay sinir ağı modeline ihtiyaç duyulan motor gereksinimleri giriş olarak verildiğinde bu sinir ağının uygun motor geometrisini türetmesi beklenecektir. Türetilen motor geometrisi bir paket program (lmg2CAD) yardımı ile iki boyutlu teknik çizim formatına dönüştürülerek ANSYS Maxwell ortamına yüklenecektir. ANSYS Maxwell'de yapılacak analizler ile motor performansı değerlendirilerek. Yapay sinir ağı ile çözüm uzayında parametre kestirimi ve geometri üretimi verdiği sonuçlar değerlendirilerek bu tez çalışması sonuçlandırılacaktır.
Özet (Çeviri)
In this study, the development of electric motor design optimization methods and algorithms specifically for electric vehicles, which have become widespread as a result of energy policies, is discussed. The rapidly increasing need for micro transportation within the scope of sma11 cities has increased the interest in short-range transportation vehicles such as electric bicycles and electric scooters. In this thesis proposal, an electric scooter model is considered and the required motor requirements will be determined by examining its dynamic model. Then, IPM engine topologies will be examined and the appropriate topology will be decided. IPM motor design parameters will be parameterized in the ANSY RMXprt environment, and all motor design combinations determined by selecting the appropriate test matrix in Taguchin's experiment design method will be modeled in ANSYS RMX prt and stored in the appropriate file format together with the results obtained. Engine design models of all experiments will be saved as jpeg in the aspect format to be determined. Then, by labeling the pictures recorded with the results obtained in the experimental design, training will be held in MATLAB on a convolutional neural network model with appropriate input and output. Given the required motor requirements for the trained convolutional neural network model as an introduction, this neural network would be expected to derive the appropriate motor geometry. The derived engine geometry will be converted into a 2D technical drawing format with the help of a package program (Img2CAD) and uploaded to the ANSYS Maxwell environment. By evaluating engine performance with analyzes to be made in ANSYS Maxwell. This thesis study will be concluded by evaluating the results of parameter estimation and geometry generation in solution space with convolutional neural network.
Benzer Tezler
- Deep convolutional neural network based broken magnet detection of PMSM using finite element analysis
Sonlu elemanlar analizi kullanarak PMSM'nin derin dönüşümlü sinir ağı tabanlı kırık mıknatıs tespiti
AMIN GHAFOURI MATANAGH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALİH BARIŞ ÖZTÜRK
- Design and simulation of a PID neural network controller for PMDC motor speed control
SMDA motorun hız kontrolü için PID sinir ağı denetleyicinin tasarım ve benzetimi
RAHAF SHEIKH DEBES
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGAY KARA
- Nöral-genetik tabanlı optimal bulanık kontrolörün gerçeklenmesi ve DC servomotora uygulanması
Design of neural-genetic based optimal fuzzy controller and application to DC servomotor
İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Yapay sinir ağları ile dâhili ortamlardaki aydınlık düzeyinin analizi
Analysis of illuminance levels in indoor atmosphere by using artificial neural networks
MUSTAFA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FUAT BÜYÜKTÜMTÜRK
- Elektrik empedans tomografisinde sonlu eleman yöntemiyle modelleme ve görüntü oluşturma algoritmaları
Başlık çevirisi yok
BEYHAN KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER