Design and multi-objective optimization of a high-speed spindle considering dynamic and thermal behaviors
Dinamik ve termal davranışları dikkate alarak yüksek hızlı bir iş milinin tasarımı ve çok amaçlı optimizasyonu
- Tez No: 898596
- Danışmanlar: PROF. DR. ERHAN BUDAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Üretim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
Yüksek hızlı iş milleri, karmaşık temel davranışlara sahip kritik takım tezgahı bileşenleridir. Bu davranışlar arasında dinamik ve termal etkiler en baskın ve birbirine bağımlı olanlardır; ayrıca bu etkiler, iş mili parametreleri ve performans göstergeleriyle güçlü bağlantılar sergiler. Bu durum, iş mili tasarımcıları için karmaşık bir tasarım alanı yaratır ve iş mili performansını en üst düzeye çıkarmak için kapsamlı bir optimizasyon yaklaşımı ihtiyacını ortaya çıkarır. Bu optimizasyon konusu daha önce araştırılmış olsa da, özellikle entegre termal-dinamik modellere uygulanması açısından sorunun tam kapsamı henüz tam anlamıyla keşfedilmemiştir. Bu tez, yüksek hızlı iş millerinin termal ve dinamik davranışlarının çeşitli yönlerini hedef alan çok amaçlı bir optimizasyon yaklaşımı sunmaktadır. Optimum iş mili tasarım konfigürasyonlarını belirlemek ve iş millerinin dinamik ve termal davranışları arasındaki doğal dengeleri ortaya çıkarmak amacıyla Teaching Learning Based Optimization (TLBO) ve Non-Dominated Sorting (NSGA-III) temel alınarak yeni bir optimizasyon yaklaşımı geliştirilmiştir. Optimizasyon çalışması, her aşamada geçerli hedefler, kısıtlamalar ve tasarım durumu dikkate alınarak, iş mili tasarım sürecinin farklı aşamalarında adım adım bir prosedür olarak uygulanmıştır. Çok amaçlı optimizasyona yönelik bu yaklaşım, karmaşık mekanik sistemlerin optimize edilmesi için pratik bir çerçeve sunabilir. Ek olarak, yüksek hızlı iş millerine ilişkin pratik tasarım ve üretim kısıtlamalarına dair ayrıntılı bir değerlendirme de yer almaktadır. Son olarak, iş mili parametrelerinin modal parametreler kullanılarak ters tanımlanmasına yönelik bir kavram kanıtlama çalışması sunulmaktadır. Bu amaçla, XGBoost algoritmasına dayalı veritabanı destekli bir makine öğrenimi yaklaşımı kullanılmıştır. Makine öğrenimi sistemi için yüksek tahmin doğrulukları elde edilmiş olup, bu tür çalışmaların daha fazla araştırılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
High-speed spindles are critical machine tool components with complicated underlying behaviors. Among these, the dynamic and thermal behaviors are the most dominant and interdependent, exhibiting strong links to multiple spindle parameters and performance indicators. This creates a complex design space for spindle designers, warranting the need for a comprehensive optimization approach to maximize spindle performance. While this optimization avenue has been investigated before, the full scope of this problem remains unexplored, particularly in its application to integrated thermal-dynamic models. This thesis presents a multiobjective optimization approach targeting various facets of thermal and dynamic behaviors of high-speed spindles. A novel optimization approach is developed based on the Teaching Learning Based Algorithm (TLBO) and NonDominated Sorting Algorithm (NSGA-III) to identify optimal spindle design configurations and reveal the inherent tradeoffs between dynamic and thermal behaviors of spindles. The optimization study was implemented as a step-by-step procedure across different stages of the spindle design process, considering the prevalent objectives, constraints, and design status at each stage. This approach towards multiobjective optimization can serve as a practical framework for optimizing complex mechanical systems. Additionally, a detailed commentary is also included on the practical design and manufacturing constraints regarding high-speed spindles. A proof-of-concept study for the reverse identification of spindle parameters using modal parameters is also presented. A database-assisted machine learning approach based on the XGBoost algorithm is used for this. High prediction accuracies were obtained for the machine learning system, indicating that such studies can be explored further.
Benzer Tezler
- Kesikli lif ipliklerinde iplik tüylülüğü için proses optimizasyonu
Process optimization for yarn hairiness in staple yarns
AYSUN SAĞBAŞ
Doktora
Türkçe
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN KIRTAY
DOÇ. DR. RIZVAN EROL
- Design of active magnetic bearing spindles for micro-milling applications
Mikro freze uygulamaları için aktif manyetik yatak millerinin tasarımı
KAZI SHER AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR BEDİZ
- Simülasyon yönetimli tasarım metodu ile bir tekne formunun parametrik tasarımı ve optimizasyonu
Parametric design and optimization of a hull form by means of simulation based design method
HASAN TİMURLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Gemi MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEKİR ŞENER
- Cogging torque and performance optimization of an interior permanent magnet synchronous motor used in commercial washing machines
Ticari çamaşır makinelerinde kullanılan gömülü daimi mıknatıslı senkron motorların tutunma momenti ve performans en uygunlaştırması
EGE ÜNLÜTEPE KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
- Turboprop motorlar için akçaağaç tohumu yaprağından esinlenmeli biyomimetik pervane tasarımı
Biomimetic propeller design inspired by maple seed leaf for turboprop engines
YUNUS MEŞECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN TURAN