Investigation of fastener elements behaviours under dynamic loadings
Dinamik yükler altında bağlantı elemanlarının davranışlarının incelenmesi
- Tez No: 842995
- Danışmanlar: PROF. DR. RAMAZAN KARAKUZU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekanik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bu çalışma, enine yüklerden etkilenen dinamik yük senaryolarındaki cıvata davranışlarını incelemeyi ve geliştirmeyi amaçlamaktadır. Değişken yük durumları altında, bağlantı elemanının davranışlarını tahmin etmek amacıyla deneysel, teorik, makine öğrenimi ve benzetim tabanlı çalışma metodolojilerini kapsayan detaylı bir araştırma yürütülmüştür. Bulgular, titreşimle gevşemeye maruz kalan cıvataların kafa altı ve diş bölgelerinde, sürtünme katsayılarında artış yaşandığını göstermektedir. Bunun temel nedeni, temas eden bölgelerdeki makro ve mikro kaymalardan kaynaklanan aşınmadır. Bu sebeple, bağlantı elemanlarının tekrar kullanılması beklenilmeyen sonuçların dogmasına sebebiyet verebilmektedir. Deneysel sonuçlar, kullanılan kaplama tipinin, bahsi gecen sürtünme davranışı üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Bağlantı elemanlarının yanal yükler altındaki sürtünme ve gevşeme davranışlarını incelemek üzere deneysel testler gerçekleştirilmiş ve sonuçları irdelenmiştir. Deneysel test kabiliyetinin son kullanıcıda sınırlı ve test yapmanın maliyetli olmasından dolayı, deneysel yöntem sonucu ile doğrulanmış bir benzetim modeli ihtiyaç duyulduğu ortaya çıkmıştır. Simülasyon yaklaşımı, araştırmacıların bağlantı elemanı gevşeme risklerinin etkilerini test gereksinimi olmadan tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Gevşeme analizi her ne kadar güvenilir ve kapsamlı bir model olsa da zaman alması ve modelin zorluğuna bağlı olarak çözüm süresi uzun zaman alabilmektedir. Günümüzün gelişen teknolojisi ile birlikte, karmaşık yaklaşımların ve tahmin metodolojilerinin yapay sinir ağları sayesinde nispeten daha kolaya indirgenebileceği bilinmektedir. Bu kapsamda yapay sinir ağı tabanlı bir derin öğrenme tekniği ve modeli geliştirilmiştir. Model hem deneysel veriler hem de benzetim sonucunda elde edilmiş verileri kullanılarak eğitilerek tahmin yapacak düzeye getirilmiştir. Fonksiyon hatalarını yönetmek ve modelin doğruluğunu test etmek amacıyla ortalama karesel hata (MSE), ortalama karesel sapma (MSA) ve R-kare değerleri kullanılmıştır. Bu bağlamda oluşturulan model döngüsü, eğitim sürecinde parametrelerin optimize edilmesi ve en uygun senaryoların belirlenmesi amacına yönelik olarak tasarlanmıştır dinamik bir altyapı ile hazırlanmıştır. Geliştirilen bu alt yapı, gelecekte veri sayısının artırılması için deneysel ve benzetim sonuçlardan elde edilen verilerin modelin iyileştirilmesi için kullanılabilmesine olanak sağlamaktadır. Çalışmanın son bölümünde, öncelikle cıvata gerilmelerinin teorik temelleri ve gevşemeden etkilenen cıvataların ömrü incelenmiştir. Hesaplamalar, cıvatalı bağlantılardaki yük örneklerini analiz etmek için yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan ankastre kiriş teorilerini kullanarak yapılmıştır. Akabinde, cıvataların tekrarlayan sıkmaya maruz kaldığında, enine yorulma ömrüne dayalı olarak yorulma ömrünü tahmin etmek için bir metodoloji oluşturulmuştur. Bu metodoloji, kümülatif hasar teorisini kullanarak tekrar sıkım altındaki hasar değerlerini hesaplayan bir kümülatif omur tahmin yaklaşımının uygulanabilirliğini ortaya çıkarmaktadır. Bu yöntem ile enine yer değiştirmeye maruz kalan cıvataların, yanal kesme ve oluşan eğilme momentlerini de işin içine katarak, gevşeme verileri ile cıvatanın gerçekçi omur tahminlerinin yapılmasına olanak sağlamaktadır. Elde edilen hesaplamalar ve deneysel sonuçlar, kesme yükünün veya yanal deplasmanın artması ve cıvatanın sürtünme katsayısındaki artışlar ile yanak yük taşıma kabiliyetinin artması sebebi ile cıvatanın yorulma ömründe düşüş olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, tahmini ömrünün hassasiyetini artırmak amacıyla yüksek enine yükleri analiz ederken bağlantı elemanının yeniden kullanılabilirliğini dikkate almak çok önemlidir.
Özet (Çeviri)
This work aims to improve the understanding of bolt behaviors in dynamic load scenarios, particularly those influenced by transverse loads. In order to forecast fastener outcomes under varying load situations, a comprehensive investigation was conducted encompassing experimental, theoretical, machine learning, and simulation-based study methodologies. Findings indicates that bolts subjected to vibratory loosening are more susceptible to experiencing increased friction in their bearing and thread sections. This is primarily caused by wear in the contacting regions resulting from both macro and micro slips. Therefore, the capacity to reuse fasteners becomes uncertain in certain situations. Experimental results have shown that the type of coating used also has a significant effect on the behaviors observed. A simulation model was developed to address the challenges of conducting repeated experimental testing, specifically focusing on the factors of tightening, friction change, and loosening. The simulation approach enables researchers to predict the effects of fastener loosening risks. The solve time for the loosening simulation might be significantly increased depending on the thread mesh density. A neural network-based deep learning technique and model were created to address this problem. Model was trained using both experimental data and simulated outcomes. To manage the function errors, the Mean Squared Error (MSE), Mean Squared Deviation (MSA), and R-squared values are used. The model loop built in this context is designed to optimize the parameters during the training process and identify the most favorable scenarios. This enables us to input experimental and simulation data into the neural network in the future, hence enhancing the program's dependability without making any modifications to the underlying code. The last part of the study primarily examines the theoretical foundation of bolt stresses and the lifespan of loosening effected bolts. Calculations were conducted using cantilever beam theories, which is a widely used method for analyzing load instances in bolted joints. A methodology has been built to forecast the fatigue life of the bolt based on its transversal fatigue life when subjected to repetitive tightening. This methodology utilizes cumulative damage theories. Results obtained from the experimental investigation and theoretical assumptions fall within an acceptable margin of error. This theory allowed for the transformation of transversal displacement inputs into lateral shear and force values. These values were then used to make predictions about the lifespan of structures under loosening conditions. This approach also incorporates the computation of bearing friction affects and load transfer capabilities. An increase in the shear load capacity results in an increase in the bending moment while maintaining the same transverse displacement. This increase in bending moment leads to a decrease in the fatigue life of the bolt. This is also consistent with the findings of the friction change test conducted during repeated tightening Junker vibration testing, where samples fail due to bending fatigue. It is crucial to consider the reusability of the fastener when analyzing high transverse loads so as to improve the precision of its estimated lifespan.
Benzer Tezler
- Mekanik bağlantılı kompozit yapıların ilerlemeli hasar analizi
Progressive damage analysis of mechanically connected composite structures
ŞEYMA SALİHA PALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUĞAN
- Komple ray bağlantı sisteminin deneysel gerilme analizi
Experimental stress analysis of complete rail fastening systems
SÜHAN ATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK
- Sanayi yapılarında düşey rijitlik bağlantılarının davranışlarının incelenmesi
Investigation of behaviors of vertical rigidity connections in industrial constructions
ŞÜKRAN KIRASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAMAL EYYUBOV
- Yapışma yüzeyi ankrajlı ahşap-ahşap bağlantıların deneysel olarak incelenmesi
Experimental investigation of adhesive surface anchored wooden-wooden connections
AYŞEGÜL ÖZDEN ACEHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ANIL
- Çimento esaslı kompozitlerden üretilen yapı elemanlarının mekanik davranışlarının deneysel olarak incelenmesi
Experimental investigation of the mechanical behaviors of structural elements produced by cementitious composites
MEHMET MUSTAFA DAŞKIRAN
Doktora
Türkçe
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA GENÇOĞLU