Geri Dön

A novel approach for robust identification and characterization of mechanical shock loads for structural durability assessment

Yapısal dayanım değerlendirmesi için mekanik şok yüklerinin tespiti ve işlenmesine yönelik yeni bir yaklaşım

PDF İndir

  1. Tez No: 954809
  2. Yazar: DOĞUKAN ELİBOL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MESUT KIRCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Katı Cisimlerin Mekaniği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Bu tez çalışmasında, otomotiv yapısal bileşenlerinde meydana gelen mekanik şok yüklerinin tespiti, ayrıştırılması ve sadeleştirilmesi sonucunda yorulma analizlerinde ve hızlandırılmış dayanım testlerinde uygulamaya yönelik eşdeğer yük profillerine dönüştürülmesi hedeflenmiştir. Geliştirilen yöntem, zaman alanında çalışan, herhangi bir dış müdahale gerektirmeyen, otomatize çalışan bir yük işleme algoritmasıdır. Özellikle düşük çevrimli yorulma hasarlarının doğru şekilde tahmin edilmesi amacıyla, yapı üzerinde etkili olan ani, kısa süreli, yüksek genlikli darbe yüklerinin tanımlanması ve bu yüklerin sadeleştirilmiş yük profillerine dönüştürülerek test ortamlarına uygulanabilir hale getirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma, otomotiv sektörü başta olmak üzere çeşitli endüstriyel uygulamalarda karşılaşılan darbe kaynaklı yüklemelerin etkilerini daha iyi anlamayı ve güvenilir dayanım analizlerine ve testlerine olanak tanımayı hedeflemiştir. Araçlar çalışma koşullarında çeşitli yol profillerinden kaynaklanan düzensiz titreşim yüklemelerine maruz kalmaktadır. Özellikle çukur, kasis, kaldırım teması gibi ani yol bozuklukları araç yapılarında kısa süreli fakat yüksek genlikli şok yükleri üretmektedir. Bu yüklerin etkisiyle özellikle batarya taşıyıcı sistemleri, yakıt tankları, süspansiyon elemanları gibi yüksek atalete sahip şaseye bağlı bileşenler üzerinde yoğun gerilme artışları meydana gelir. Bu tarz asılı yapılar üzerinden çevresel güç aktarımı olmadığı için yegâne dayanım kriteri, titreşim tahriği sebebiyle olmaktadır. Titreşim tahriği, genel yol bozukluklarından kaynaklanabileceği gibi, bahsedildiği üzere, aracın ömür döngüsünde çok daha nadir karşılaşılan ancak yorulmaya kritik etkisi bulunan ani mekanik şok yüklerinden de kaynaklanabilir. Bu da çoğunlukla düşük çevrimli yorulma (Low Cycle Fatigue - LCF) hasarına neden olur. LCF, yüksek çevrimli yorulmadan farklı olarak, çok daha az sayıda tekrarda ve yüksek genlikte gerçekleşir. Plastik deformasyonlara neden olarak yapının ömrünü doğrudan kısaltır. Dolayısıyla, bu yüklerin test ortamlarında doğru şekilde temsil edilmesi, ömür tahminlerinin güvenilirliğini artırır. Tez çalışmasında incelenen yol yükü verileri (RLD), araç üzerinde yapılan saha testlerinden toplanan gerçek ivmeölçümlerinden ve sentetik olarak oluşturulan ivme verilerden oluşmaktadır. Bu sinyaller zamana bağlı, yüksek çözünürlüklü ivme verileri içerir ve içerisinde hem sürekli titreşim karakteri gösteren sinyaller hem de geçici darbe karakterli bileşenler bulunur. Ancak bu darbe bileşenleri genellikle stokastik, durağan olmayan, ergodik olmayan karaktere sahip oldukları için geleneksel frekans alanı yaklaşımlarıyla tespit edilemezler. Bu tür geçici yüklerin ayrıştırılması amacıyla literatürde çeşitli yöntemler önerilmiş olsa da bu yöntemlerin çoğu manuel eşikleme, sabit parametre tanımlamaları, SRS profillerini eşitleme, FDS profillerini eşitleme ya da makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlar içerdiği için genelleştirilebilirlik ve işlem süresi açısından kısıtlıdır. Bu nedenle, otomatik çalışan ve veri karakterine göre kendi içinde optimize olan bir algoritmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Geliştirilen yöntem, çok adımlı bir zaman alanında sinyal işleme algoritmasıdır. İlk adımda, ham ivme verisi belirli bir örnekleme oranına sabitlenir. Daha sonra 2–250 Hz bandında bir bant geçirgen filtreleme uygulanarak hem yapısal olmayan düşük enerjili bileşenler hem de yüksek frekanslı gürültüler ortadan kaldırılır. Ardından sinyal birer saniyelik geçici pencerelere bölünerek her pencerenin ortalaması ve standart sapması hesaplanır. Belirli sapma eşiğini aşan pencereler darbe içerebilecek bölgeler olarak değerlendirilir. Bu bölgelerde sinyalin türevine ait sıfır geçişleri tespit edilerek tersinim noktaları belirlenir. Tersinim noktaları arasındaki mesafe, genlik ve yön gibi parametreler istatistiksel olarak değerlendirilerek yalnızca etkili darbe segmentleri izole edilir. Tersinim noktalarının birbirlerine vektörel uzaklıklarına göre tersinimler ya silinir ya da tutulur. Ancak, bu basitleştirme esnasında geriye dönük kontroller yapılarak silinmiş bir vadi veya tepe mevcutsa, veri noktaları ölçeklendirilerek düzenlenir. Proses tamamlandığında her bir darbe bölgesi izole edilmiş ve ilgili darbe dışında kalan tüm titreşim davranışı silinmiş olur. Böylece her bir darbe yükü; başlangıç, bitiş, tepe ve çukur bilgileri ile tanımlı hale getirilmiş olur. Sadeleştirilmiş yük profilleri daha sonra yeniden örneklenerek 2048 Hz sabit örnekleme oranına geri dönüştürülür. Bu aşamada kullanılan Makima interpolasyonu, zamana bağlı sinyallerde ani osilasyonların önüne geçerek doğal dalga formları elde edilmesine olanak sağlar. Böylece orijinal sinyalin frekans ve genlik karakteristikleri kaybolmadan sadeleştirilmiş test profili elde edilmiş olur. Bu profiller, hem laboratuvar ortamında elektro-dinamik sallayıcı sistemlerde hem de bilgisayar tabanlı sonlu eleman modellerinde doğrudan uygulanabilir yapıdadır. Yöntemin performansı, hem sentetik olarak oluşturulmuş mekanik şok yükü içeren titreşim sinyalleri hem de gerçek yol testlerinden elde edilmiş veriler üzerinde test edilmiştir. Sentetik veriler, çok serbestlikli araç modelleri (full-car model) üzerinden oluşturularak farklı büyüklükte ve frekansta darbe yükleri içerecek şekilde düzenlenmiştir. Gerçek veriler ise çukurlu zemin geçişleri, kaldırıma çarpma testleri ve frenleme senaryolarını içermektedir. Her iki veri grubunda da algoritma yüksek doğrulukla şok yüklerini tespit edebilmiş, sadeleştirme işlemlerinde yük karakteristiğini koruyabilmiştir. Abaqus ve Ansys sonlu elemanlar yazılımlarında yapılan, lineer, zamana bağlı titreşim analizleri sonucunda orijinal yükleme ile önerilen yöntemle elde edilen yükleme profilleri karşılaştırıldığında, gerilme-zaman verisinde maksimum gerilme salınım genliklerinin büyük oranda örtüştüğü görülmüştür. Yorulma analizlerinde kullanılan nCode DesignLife ve Femfat yazılımları ile yapılan hesaplamalarda, önerilen yöntemle elde edilen sadeleştirilmiş profillerin ürettiği hasar değerleri, orijinal sinyallere çok yakın sonuçlar vermiştir. Özellikle mekanik şok yükü etkisinin ön planda olduğu senaryolarda, hasar tespitinde maksimum %10 sapma ile hesaplamalar gerçekleştirilmiştir. Bu sapma, geleneksel eşdeğer hasar yaratıcı profil yöntemlerinde %1000'lere kadar çıkabilmektedir. Farklı yöntemler ile eşdeğer profiller yaratılmış, bu profiller sonlu elemanlar analizlerine ve yorulma analizlerine tâbi tutulup, hasar karşılaştırmaları gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemin avantajı bu karşılaştırmalarda öne çıkmakta, yöntemin güvenilirliğini önemli ölçüde artırmaktadır. Önerilen yöntem, çoklu darbe içeren sinyalleri segmentlere ayırarak her bir segmenti bağımsız olarak değerlendirebilmektedir. Bazı geleneksel yaklaşımlar (SRS profili ile eşdeğer yükleme yaratma gibi) aynı ivmeölçümü içerisinde birden çok darbe olduğu durumlarda, sadece en yüksek enerjili darbeyi göz önüne alırken, önerilen yöntem bu problemin önüne geçmektedir. Bu yaklaşım, yük spektrumu oluşturulan durumlarda, gerçekçi yükleme matrisi oluşturma açısından avantaj sağlamaktadır. Yöntemin esnek yapısı sayesinde farklı örnekleme oranlarına sahip verilerle de uyumlu çalışabilmesi, geniş veri havuzlarına uygulanabilirliğini artırmaktadır. Literatürde yer alan şok tepki spektrumu (SRS), blok yükleme yöntemleri (Block Loading), hasar yoğunluk spektrumu (FDS), zaman tabanında hasar düzenlemesi (TCFD), Hilbert dönüşümü, yapay zeka tabanlı tespit yöntemleri ile yapılan karşılaştırmalarda, önerilen algoritma hem frekans-faz bilgisini koruması hem de sadeleştirme işlemini şeffaf ve hızlı biçimde gerçekleştirmesiyle öne çıkmıştır. SRS profilleri frekans içeriğini sunarken zamanlama bilgilerini yitirmekte, FDS spektrumları enerji yoğunluğunu verse de gerçek yük şekli hakkında bilgi verememektedir. Öte yandan yapay zeka tabanlı sistemler yüksek doğruluk sunsa da model eğitimi ve veri standardizasyonu gereksinimleri nedeniyle uygulanabilirliği sınırlıdır. Bu bağlamda sunulan yöntem, düşük işlem yükü, yüksek tespit doğruluğu ve mühendislik uygulamaları ile tam uyumluluğu sayesinde hem akademik çalışmalar hem de endüstriyel uygulamalar açısından büyük potansiyel taşımaktadır. Özellikle araç tasarımı ve bileşen ömrü optimizasyonu süreçlerinde, saha verilerinden laboratuvar test profillerinin oluşturulmasında, ürün doğrulama ve prototip testlerinde etkin bir araç olarak kullanılabilir. Yöntemin esnek yapısı, farklı test sistemlerine entegre edilmesine olanak tanımakta, manuel işlem ihtiyacını tamamen ortadan kaldırarak verimliliği artırmaktadır. Sonuç olarak bu tez çalışması, mekanik şokların araç yapıları üzerindeki etkilerinin daha doğru temsil edilmesine olanak tanıyan, güvenilir, sadeleştirilebilir ve doğrudan uygulanabilir bir sinyal işleme yöntemi sunmaktadır. Bu yöntemin sağlamış olduğu yüksek doğruluk, mühendislik analizleri için vazgeçilmez bir araç olma potansiyeline sahiptir ve gelecekte yapılacak dayanım testlerinin planlanmasında ve yorulma ömrü tahmininde önemli katkılar sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

This thesis introduces a novel data processing method for identification and simplification of mechanical shock loads found in vehicle acceleration signals. These shock loads are usually caused by harsh road conditions such as potholes and curb strikes and they can lead to significant structural damage, especially in heavy automotive components like fuel tanks or battery systems. Therefore, defining an accurate load spectrum is essential for realistic and cost-effective durability tests. The method developed in this study detects mechanical shock events within both real-world and synthetic Road Load Data (RLD) automatically. It does not require manual threshold tuning or machine learning models. Instead, it uses a multi-step approach that includes signal filtering, sampling rate adjustment, window segmentation, and statistical detection of shock zones and reversal removals based on statistical properties. Signals exceeding 3.5 standard deviations are marked as potential shocks, and further refinement is applied using rules based on peak-valley distance and vector length between reversals. One of the main advantages of this method is the ability to transform complex acceleration data into simplified half-sine or damped-sine waveforms. Simplified load profiles can be directly applied in electrodynamic shaker systems which reduce the overall test duration and cost. Importantly, the method preserves key features such as peak amplitude, impact timing, and dominant frequency, which are often lost in traditional signal processing methods. To evaluate the method's reliability, both Finite Element Analysis (FEA) and fatigue simulations were performed. The structural model was analyzed using Abaqus and Ansys softwares under both original RLD and processed shock profiles. Results showed that the stress levels caused by both the original RLD measurements and the processed loading profiles were nearly identical. Fatigue life predictions using nCode and Femfat also demonstrated close agreement between the original and simplified signals life results. The excitation signals were processed using various equivalent load profile generation methods available in the literature. The fatigue life results obtained from the profiles generated by these methods were then compared with the life result obtained from the original RLD and the life result produced by the method proposed in this thesis. Further investigation of shock response spectrum (SRS) analysis also proved the advantages of the proposed approach. The processed signals produced similar displacement responses to original RLD within expected damage frequency ranges, while maintaining actual time, frequency, and amplitude characteristics. Unlike traditional SRS based profiles, which may overlook multiple impacts or distort real frequencies, this method retains those properties. Current signal processing methods in the literature, such as threshold-based time domain filtering, SRS-only profiling, frequency domain approaches, block cycle load spectrums even machine learning algorithms, often suffer from accuracy or complexity limitations. Many fail to handle stochastic, non-stationary characteristics of real-world shock data. In contrast, the proposed method is simple, fast, and adaptable to various datasets without losing essential information. In conclusion, this thesis presents a practical and efficient solution for generating accurate load spectra from complex RLD signals. It is suitable for automotive structural testing where short-term, high-impact loads must be considered. The method enables better durability predictions and helps engineers design safer, more reliable components with reduced overengineering.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    618984

    A novel approach for identification of thermal and optical characteristics for the active layer of high power photonic devices

    Yüksek güçlü fotonik sistemlerin aktif katmanının termal ve optik özelliklerinin karakterizasyonu için yeni bir yaklaşım

    AHMET METE MUSLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ARIK

  2. Tez No

    909053

    Kuyu içi (VSP) sismik verilerinin konvansiyonel olmayan yöntemlerle kömür aramacılığına yönelik entegre analizi

    Integrated analysis of wellbore seismic data by unconventional methods for coal exploration

    ALİ CANKURTARANLAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA EMİN DEMİRBAĞ

  3. Tez No

    892154

    Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques

    Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme

    YASMIN NASSER MOHAMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  4. Tez No

    961039

    Mass spectrometry based approaches for monoclonal antibody characterization and target discovery in endoplasmic reticulum associated protein degradation (ERAD) pathway

    Monoklonal antikor karakterizasyonu ve endoplazmik retikulum ilişkili protein yıkım (ERAD) yolağında hedef keşfi için kütle spektrometrisi temelli yaklaşımlar

    BARAN DİNGİLOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY

  5. Tez No

    965630

    Applications of artificial intelligence for the security of networks

    Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari

    SELEN GEÇGEL ÇETİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

Geri Dön