Non linear control of SMA as a linear actuator
Doğrusal aktüatör olarak SMA'nın doğrusal olmayan kontrolü
- Tez No: 966288
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMED ÖZKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Hassas kuvvet kontrolü, çeşitli aktüatör uygulamaları için kritik öneme sahiptir. Şekil Hafızalı Alaşımlar (SMA'lar), yüksek güç-ağırlık oranları ve önemli kuvvet üretme kabiliyetleri nedeniyle ilgi çekici adaylardır. Ancak, doğrusal olmayan ilişkiler, histerezis ve sıcaklık bağımlılığı gibi SMA davranışındaki içsel karmaşıklıklar, hassas kuvvet kontrolünü zorlaştırır. Mevcut çalışmaların çoğu öncelikle SMA davranışını karakterize etmeye ve kontrollü laboratuvar ortamlarında kontrol yöntemleri sunmaya odaklanır. Gerçek dünya uygulamalarında kullanılan SMA'nın özellikleri, değişen test ve çalışma koşulları ile malzeme özellikleri nedeniyle laboratuvarda gözlemlenenlerden farklı olabilir. Bu boşluk, sahada güvenilir SMA aktüatör performansı için daha pratik bir yaklaşım gerektirir. Bu çalışma, SMA'larda hassas kuvvet kontrolü elde etmek için Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve gerçek zamanlı ölçümler kullanan yeni bir yaklaşım önermektedir. Sensörlerle donatılmış kompakt bir test yatağı voltaj, akım ve üretilen kuvvet verilerini alır. RNN'ler, verilerdeki karmaşık zamansal ilişkileri öğrenmek için oldukça uygundur ve bu da onları SMA'ların dinamik davranışını modellemek için ideal hale getirir. Bu veriler üzerinde eğitilen ileri ve ters RNN modelleri, kuvvet çıktısını tahmin eder ve giriş sinyallerini gerçek zamanlı olarak ayarlar. Bu yaklaşım, kuvvet kontrol doğruluğunda önemli bir iyileşme gösterir ve aktüatör çıkışında istenen kuvvet yörüngesini yüksek bir başarı oranıyla (örneğin, %99) elde eder. Bu, çeşitli gerçek dünya senaryolarında daha güvenilir SMA aktüatör çalışmasının önünü açar.
Özet (Çeviri)
Precision force control is critical for various actuator applications. Shape Memory Alloys (SMAs) are attractive candidates due to their high power-to-weight ratio and ability to generate substantial force. However, inherent complexities in SMA behavior, including non-linear relationships, hysteresis, and temperature dependence, hinder precise force control. Most existing studies primarily focus on characterizing SMA behavior and offering control methods in laboratory environments. The properties of the SMA used in real-world applications may differ from those observed in the laboratory due to changing test and operating conditions and material properties. This gap necessitates a more practical approach for reliable SMA actuator performance. This study proposes a novel approach utilizing Recurrent Neural Networks (RNNs) and real-time measurements to achieve precise force control in SMAs. A compact testbed equipped with sensors acquires voltage, current, and generated force data. RNNs are well-suited for learning complex temporal relationships, making them ideal for modeling the dynamic behavior of SMAs. Trained forward and inverse RNN models predict force output or adjust input voltage for a desired force, respectively, in real-time. This approach significantly improves force control accuracy, achieving a desired force trajectory at the actuator output with a high degree of success (e.g., 99%). This paves the way for more reliable SMA actuator operation in diverse real-world scenarios.
Benzer Tezler
- Design, fabrication and control of a novel shape memory alloy (SMA)-wire-based flexible composite actuator
Ozgün bir şekil bellek alaşım (ŞBA) tabanlı esnek kompozit eyleyicinin tasarımı, üretimi ve denetimi
ERAY TEOMAN ÖNDER
Doktora
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN ÇAĞLAR BAŞLAMIŞLI
DOÇ. DR. BİLSAY SÜMER
- Molecular dynamics study of the thermal conductivity in nanofluids
Nanoakışkanlarda termal iletkenliğin moleküler dinamik hesaplamaları
İREM TOPAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM ÖZGÜR SERVANTİE
- Finansal yatırım piyasalarında fiyat tahminleme: Kripto para piyasasında yapay sinir ağları uygulaması
Price prediction in financial investment markets: Application of artificial neural networks in cryptocurrency market
EREN ULUCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
PROF. DR. AYBEN KOY
- Aeroelastic analysis of 2 dof typical airfoil section modeled with shape memory alloy springs
Şekil hafızalı alaşım yayı ile örneklenmiş iki serbestlik dereceli kanat profilinin aeroelastik çözümlemesi
OSMAN DAĞLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ORHAN KAYA
- Sıvı kristallerin optik ve kalorimetrik özelliklerinin incelenmesi
Optical and calorimetric study of liquid crystals
MEHMET CAN ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVTAP YILDIZ ÖZBEK