Geri Dön

Ağır vasıta fren sistemlerinde kullanılan acil durum valfinin deneysel incelenmesi ve yapay sinir ağı ile modellenmesi

The experimental investigation of emergency valve used in heavy vehicle brake systems and modelling with artificial neural network

  1. Tez No: 958936
  2. Yazar: İHSAN ÇETİN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ARİF ŞEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Makine Teorisi ve Dinamiği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Acil durum valfinin, ağır vasıta araçlarında römorkların manuel veya yarı otomatik şekilde ani frenleme yapabilmesi amacıyla kullanılan pnömatik bir fren valfi olması sebebiyle, dinamik performansı ve tepki süresi kritik öneme sahiptir. Bu çalışma kapsamında, öncelikle konu ile ilgili literatürdeki örnek çalışmalar ve kapsamlı endüstriyel uygulamalar detaylı bir şekilde incelenmiş ve frenleme süresine etki etmesi beklenen valf dinamiğine ait yaylara ait katsayılar, basınç, debi gibi parametreler araştırılmıştır. Sistemin giriş parametreleri olarak emniyet yay katsayısı, çek valf yay katsayısı ve hortum çapı belirlenmiş, deneysel tasarım yöntemleri kullanılarak, sistem parametrelerinin frenleme tepki süresi üzerindeki etkisi incelenmiş ve tam faktöriyel bir deney tasarım oluşturulmuştur. Sistemin frenleme tepki süresini ölçmek amacıyla bir deney düzeneğini oluşturulmuş ve kapsamlı deneysel çalışmalar yürütülmüştür. Elde edilen deneysel verilerin regresyon analizi ile fren tepki süresine ait bir matematiksel model elde edilmiştir. Sistemin modelleme performansını geliştirmek amacıyla, deneysel verilerin yapay sinir ağı tabanlı modellenmesine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Deneysel veri setinin farklı nöron sayıları, öğrenme algoritmaları ve eğitim-test-doğrulama yüzdeleri belirlenerek eğitilmesine yönelik modelleme çalışmaları gerçekleştirilmiş, daha az hata değerine sahip daha yüksek doğrulukta bir model araştırılmıştır. Elde edilen matematiksel ve yapay sinir ağı modellerinin, giriş parametrelerine bağlı olarak valf tepki süresini modelleme ve tahminleme performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve sayısal sonuçlar sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Since the emergency valve is a pneumatic brake valve used for manual or semi-automatic sudden braking of trailers in heavy vehicles, its dynamic performance and response time are of critical importance. Within the scope of this study, firstly, sample studies in the literature and comprehensive industrial applications related to the subject were examined in detail and parameters such as coefficients, pressure, and flow rate belonging to the springs of the valve dynamics expected to affect the braking time were investigated. The safety spring coefficient, check valve spring coefficient and hose diameter were determined as the input parameters of the system, the effect of the system parameters on the braking response time was examined using experimental design methods and a full factorial experimental design was created. In order to measure the braking response time of the system, an experimental setup was created, and comprehensive experimental studies were carried out. A mathematical model of the braking response time was obtained by regression analysis of the obtained experimental data. In order to improve the modelling performance of the system, studies were carried out on artificial neural network-based modelling of experimental data. Modelling studies were carried out to train the experimental data set by determining different neuron numbers, learning algorithms and training-test-validation percentages, and a higher accuracy model with less error values was investigated. The performances of the obtained mathematical and artificial neural network models in modelling and estimating the valve response time depending on the input parameters were comparatively examined and numerical results were presented.

Benzer Tezler

  1. Model reference adaptive controller design with augmented error method for lane tracking

    Serit takibi kontrolü için artıtılmış hata yöntemi ile model referans uyarlanabilir kontrolör tasarımı

    MEHMET NURİ DİYİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  2. Ağır vasıta fren sistemleri için dörtyollu emniyet valfi test cihazı tasarımı,gerçekleştirilmesi ve uygulaması

    Design, realization and application of the four-waysafety valve tester for heavy vehicle brake systems

    AHMET ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. İLKER ÖRS

  3. Ağır vasıta fren sistemleri için ALB test cihazı tasarımı

    Design of ALB tester for heavy vehicle brake systems

    BEKİR AKSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriSelçuk Üniversitesi

    Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRETTİN DÜZCÜKOĞLU

  4. Ağır vasıta havalı fren sistemleri, standard testleri ve güvenlik kriterleri yönünden değerlendirilmesi

    Air brake systems for heavy vehicles, standard tests and security criteria in terms of evaluation

    SERKAN KAPLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Teknik EğitimGazi Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM ÇETİNKAYA

  5. Ağır ticari araçlarda el freni devresinin elektriksel ve pnömatik sinyal ile birlikte kontrolü

    Control of handbrake by usi̇ng electri̇c and pneumati̇c si̇gnals together i̇n heavy commerci̇al vehi̇cles

    TUNAHAN GÜNYELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR KIRCI