Ulaştırma alanında kullanılan dişli çark mekanizmalarında diş dibi çatlak hasarının ve derecesinin tespiti için makine öğrenmesi esaslı güvenilir bir izleme yönteminin geliştirilmesi
Development of a reliable condition monitoring method based on machine learning for the detection of root crack and its degree in gear mechanisms used in transportation area
- Tez No: 801470
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH KARPAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mechanical Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
Dişli çarklar modern endüstride güç ve hareket iletmek için kullanılan temel makine elemanlarıdır. Dişli çarkların sağlık durumlarının izlenmesi ise (1) güvenilir operasyonlar sağlamak, (2) plansız duruşları önlemek ve (3) insan kayıplarını en aza indirmek için son derece kritiktir. Bu bakış açısından hareketle, mevcut tez çalışması standart (simetrik) ve asimetrik evolvent düz diş dişli çark çiftlerinde meydana gelen diş dibi çatlağı hasarlarını teşhis etmek için bir tek boyutlu evrişimsel sinir ağları modeli önermiştir. Mevcut tez çalışması dâhilinde sağlıklı ve çatlaklı standart (20°/20°) ve asimetrik (20°/25° ve 20°/30°) düz dişli çiftlerinin titreşim cevabını simüle etmek için tek kademeli bir düz dişli çark mekanizmasının altı serbestlik dereceli dinamik modeli oluşturulmuştur. Erken hata teşhisi görevini karmaşık hale getirmek için elde edilen titreşim verilerine üç farklı seviyede sinyal-gürültü oranı eklenmiştir. Bu tez çalışmasının ana düşüncesi; asimetrik dişlilerin dinamik özelliklerinin incelenmesinin yanı sıra diş asimetrisinin darbe direnci, eğilme mukavemeti ve yorulma ömrü bakımından sağladığı iyileştirmelere ek olarak diş dibi çatlaklarını derin öğrenme temelli bir yaklaşım ile daha kolay tespit etmede bir avantaj sağlayıp sağlamayacağını araştırmaktır. Tez çalışması kapsamında aynı zamanda değişken çalışma koşullarının ve diş dibi çatlağı hasarının düz dişli çark çiftlerinin titreşim cevabı üzerindeki etkilerini değerlendirmek için özgün bir dişli hata tespiti deney düzeneği kurgulanmış ve üretilmiştir. Deney düzeneği (1) bir elektrik motoru, (2) iki adet torkmetre, (3) bir dişli kutusu, (4) iki adet üç eksenli ivmeölçer ve (5) bir fren ünitesinden oluşmaktadır. Bu kapsamda, geliştirilen derin öğrenme temelli algoritmanın etkinliği fiziksel bir test düzeneği aracılığı ile toplanan titreşim verileri üzerinde test edilmeden önce (1) Case Western Reserve University ve (2) Paderborn University açık erişim veri setleri üzerinde koşturulmuştur. Elde edilen bulguların diş asimetrisinin dişli dinamik özellikleri ve erken hata teşhisi üzerindeki etkilerinin daha iyi anlaşılması için önemli çıktılar sağlaması hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Gears are fundamental components used to transmit power and motion in modern industry. Their health condition monitoring is crucial to ensure reliable operations, prevent unscheduled shutdowns, and minimize human casualties. From this standpoint, the present study proposed a one-dimensional convolutional neural network model to diagnose tooth-root cracks for standard and asymmetric involute spur gears. A six-degree-of-freedom dynamic model of a one-stage spur gear transmission was established to simulate vibration responses of healthy and cracked (25%-50%-75%-100%) standard (20°/20°) and asymmetric (20°/25° and 20°/30°) spur gear pairs. Three levels of signal-to-noise ratios were added to the vibration data to complicate the early fault diagnosis task. The primary consideration of the present study is to investigate the asymmetric gears' dynamic characteristics and whether tooth asymmetry would yield an advantage in detecting tooth cracks easier to add to the improvements it affords in terms of impact resistance, bending strength, and fatigue life. A unique gear early fault diagnosis test rig was also designed and manufactured to evaluate the influence of variable operating conditions and tooth root cracks (50%-100%) on spur gear pairs' vibration response within the scope of the present research work. The test rig consists of (1) an electric motor, (2) two torque meters, (3) a gearbox, (4) two tri-axial accelerometers, and (5) a brake unit. The performance of the developed deep learning-based approach was evaluated through prominent benchmark datasets: (1) Case Western Reserve University and (2) Paderborn University datasets. The findings could provide significant outputs for a better understanding of the influence of tooth asymmetry on the gear dynamics characteristics and early fault diagnosis.
Benzer Tezler
- Lojistik ve ulaştırma - tasarım ve planlama
Logistics and transportation - design and planning
ÜMİT YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN EREL
- Deniz ulaştırması emniyet yönetimi için trafik akış simülasyonu uygulaması
Implementation of traffic flow simulation for safety management of maritime transportation
BURCU ÇELİK
Doktora
Türkçe
2020
DenizcilikDokuz Eylül ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF ZORBA
- Dynamic modelling, simulation based analysis and optimization of hybrid ship propulsion systems
Gemi hibrit tahrik sistemlerinin dinamik modellemesi, optimizasyonu ve simülasyon temelli analizi
ÖMER BERKEHAN İNAL
Doktora
İngilizce
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ DENİZ
- Cooperative vehicular systems and freeway traffic control applications: A method for cooperative merging in freeway traffic
İşbirlikçi taşıt sistemleri ve otoyol trafiği denetim uygulamaları: Otoyol trafiğinde işbirlikçi katılım için bir yöntem
İSMET GÖKŞAD ERDAĞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU
- Mobilya endüstrisinde yaşam döngüsü analizi yaklaşımı ile çevreci tasarım ve sürdürülebilir stratejiler
Eco-design and sustainable strategies for the furniture industry through life cycle approach
MERVE MERMERTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA GERMİRLİ BABUNA