CFD ve regresyon analizi ile elektrik motoru radyal fan optimizasyonu
Radial fan optimization of electric motor with CFD and regression analysis
- Tez No: 854223
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİRGÜL AŞÇIOĞLU TEMİZTAŞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA BOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Konstrüksiyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrik motorları ev aletlerinden endüstriyel sanayiye hayatımızın birçok alanında kullanılmaktadır. Elektrik motorunda stator ve rotor manyetik alan ve akım etkisiyle temel ısı kaynağıdır. Motor komponentlerinin soğutulması için en etkin rolü fan almaktadır. Bu çalışmanın amacı AGM2E 80 M2b elektrik motorunun radyal fan optimizasyonunu regresyon ve FEA analizlerini kullanarak olusturmaktır. Motorda kritik bölge stator sargı başı sıcaklığı baz alınmıştır. Optimizasyon denklemini ve CFD fan analiz opsiyonlarını belirlemek amacıyla Minitab programından yararlanılmıştır. Radyal fanın performansını doğrudan etkileyen değinken parametreler fan çapı, kanat adedi ve kanat genişliği alınmıştır. Belirlenen üç değişkenli parametrelerle 15 farklı fan CFD analizi yapılarak stator sargı sıcaklığı değerleri bulunmuştur ve bulunan sıcaklık değerleriyle Minitab programında optimizasyon denklemi elde edilmiştir. Hedeflenen 85 °C sargı sıcaklığına uygun optimize fan değerleri dış çap 96mm, kanat adedi 15 ve kanat genişliği 20mm olarak bulunmuştur. CFD analiz sonuçlarını doğrulama için optimize fan ve seçilen diğer iki fan 3D yazıcıda PLA malzemeden basılmıştır. Fanlar AGM2E 80 M2b motora montajlanarak validasyon testleriyle stator sargı sıcaklıkları ölçülmüştür. Validasyon testi ve CFD analiz sonuçları kıyaslandığında yaklaşık %10 sapma olduğu tespit edilmiştir. Isı iletimi yapan parçaların malzeme ısıl iletkenlik katsayı değerlerinin sonuçlara doğrudan etkili olduğu bilinmektedir. Bakır, alüminyum ve çelik malzemelerinin optimum ısıl iletkenlik katsayısı değerlerini bulmak için malzeme regresyon analizi yapılmıştır. Malzeme regresyon analizinden elde edilen denklem ile optimize fanın validasyon testi sargı sıcaklık değerine uygun optimum değerler alınmıştır. Bulunan bu değerlerle 3 fanın yeniden CFD analizleri yapılarak sonuçlar elde edilmir, validasyon test sonuçlarına göre değerlendirildiğinde hata payının %6 değerlerine düştüğü görülmüştür. Hedeflenen sargı sıcaklığına uygun optimize fan tasarımı CFD ve regresyon analizleri kullanılarak doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Electric motors are used in many areas of our lives, from household appliances to industrial industry. In the electric motor, the stator and rotor are the main heat source due to the effect of magnetic field and current. The fan plays the most effective role in cooling the motor components. The aim of this study is to create the radial fan optimization of the AGM2E 80 M2b electric motor using regression and FEA analyses. The critical zone in the motor is based on the stator winding head temperature. Minitab program was used to determine the optimization equation and CFD fan analysis options. Variable parameters that directly affect the performance of the radial fan are fan diameter, number of blades and blade width. The stator winding temperature values were found by performing CFD analysis of 15 different fans with the determined three-variable parameters, and the optimization equation was obtained in the Minitab program with the temperature values found. The optimized fan values suitable for the targeted 85 °C winding temperature were found to be 96 mm in outer diameter, 15 blades and 20 mm in blade width. To verify the CFD analysis results, the optimized fan and the other two selected fans were printed from PLA material on a 3D printer. The fans were mounted on the AGM2E 80 M2b motor and the stator winding temperatures were measured with validation tests. When the validation test and CFD analysis results were compared, it was determined that there was approximately a 10% deviation. It is known that the material thermal conductivity coefficient values of the heat conducting parts directly affect the results. Material regression analysis was performed to find the optimum thermal conductivity coefficient values of copper, aluminum and steel materials. With the equation obtained from the material regression analysis, optimum values were taken in accordance with the validation test winding temperature value of the optimized fan. With these values, CFD analyzes of the 3 fans were performed again and the results were obtained, and when evaluated according to the validation test results, it was seen that the margin of error decreased to 6%. The optimized fan design suitable for the targeted winding temperature was verified using CFD and regression analysis.
Benzer Tezler
- Mezo ölçek sayısal hava tahmin model sonuçlarının farklı yöntemlerle ölçek küçültme ve iyileştirme analizi
Downscaling and enhancement of mesoscale weather forecast model results by using different methods
NUR GÖKTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
YRD. DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU
- Tuzlu su desalinasyonunda yapay zeka kullanımı
Application of artificial intelligence in saltwater desalination
RABİYA KARALI TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMANUR AYDINALP PENÇE
- A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models
Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu
HASAN KARALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- CFD based ınvestıgatıon of demıstıng performance ın helıcopter applıcatıons
Helikopter uygulamalarında had tabanlı bugu önleme performansının incelenmesi
FURKAN KESİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ALİİHSAN KOCA
- Sıkıştırmalı ateşlemeli motorlarda tasarım ve işletme koşullarına yönelik parametrelerin performans ve emisyona etkilerinin istatistiksel yöntemlerle incelenmesi
Investigation of the effects of engine design and operating parameters on performance and emissions of compression ignition engines by statistical methods
HALİL SARAÇOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ SALİM SÖĞÜT