LEE- Isı Akışkan Lisansüstü Programı

Bu topluluk için Kalıcı Uri

http://hdl.handle.net/11527/20279

Gözat

Konu "akış analizi" ile LEE- Isı Akışkan Lisansüstü Programı'a göz atma
  • Öge
    Optimizasyon tabanlı tork konvertör hidrodinamik tasarımı
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-05) Durukan, Mehmet Can ; Kavurmacıoğlu, Levent Ali ; 503201113 ; Isı Akışkan
    Modern bir paletli zırhlı araç aktarma sisteminde kullanılmaya uygun performans isterleri ve boyut kısıtlarına sahip bir tork konvertör, sunulan optimizasyon tabanlı hidrodinamik dizayn süreci takip edilerek tasarlandı. Pompa, türbin ve stator bileşenlerinden oluşan tek kademeli ve üç bileşenli tork konvertör tasarımının kanat ve meridyonel geometrileri oluşturuldu. Analitik hesaplar sonucu performans hedeflerine uygun sonuçlar vereceği öngörülen bir girdi seti oluşturuldu. Tasarım süreci oluşturulan bu temel tasarımla başlatıldı. Tork konvertör geometrisi yüksek güvenilirlikte uygun geometri çıkarak biçimde parametrize edildi. Oluşturulan tork konvertör tasarımlarının performanslarının öngörülmesi için HAD analizleri gerçekleştirildi. Benzetilmiş Tavlama (Simulated Annealing) algoritmasından esinlenerek oluşturulan bir optimizasyon algoritması tasarım iyileştirmesi sürecinde kullanıldı. Toplam 4 performans parametresi iyileştirme hedefleri olarak seçildi. Bir hedef fonksiyonu kullanılarak çoklu hedefli optimizasyon problemi tek hedefli optimizasyon problemine indirgendi. Bu fonksiyonla hesaplanan puanın yükseltilmesi hedefiyle iyileştirme süreci ilerletildi. Yapay Sinir Ağları (YSA, Artificial Neural Network) yöntemi kullanılarak oluşturulan benzetim modelleri ile tork konvertör performansının öngörülmesinde kullanıldı, böylece iyileştirme süreci için gerekli HAD analiz sayısı azaltıldı. Toplam 6 tasarım parametresi, her üç bileşen için kanat giriş ve çıkış açıları, optimizasyon sürecinde değiştirilmeye açık girdiler olarak kullanıldı. Tasarım parametrelerinin alabileceği değer aralıkları sınırları belirlendi. YSA modellerinin ilklendirilmesi için bir veri tabanı oluşturuldu. Veri tabanının oluşturulmasında en az sayıda tasarımla tasarım uzayının homojen bir şekilde taranmasını sağlamak için Latin Hiperküp Örnekleme (LHÖ, Latinized Hypercube Sampling) metodu kullanıldı. Optimizasyon iç iterasyonları YSA modelleri ve optimizasyon algoritması arasında gerçekleştirildi. Optimizasyon algoritması ile oluşturulan alternatif tasarımlar öncelikle YSA modelleri tarafından değerlendirildi, yalnızca performans artışı beklenen tasarımlar için HAD analizleri gerçekleştirildi. Analiz sonuçları tasarım girdisi parametrelerle birlikte veri tabanına eklenerek sıradaki iterasyonlar için YSA modellerinin tahmin yetenekleri iyileştirildi. Bu döngü elde edilen maksimum skor yakınsayana dek sürdürüldü. Çalışma sonucu, uygulanan bu yöntemin modern bir tork konvertör tasarımını başarıyla oluşturabileceğini ortaya konuldu. Elde edilen tork konvertör performans hedeflerinden en fazla %3.4 sapma gösterdi. Yüksek öncelikli tork oranı hedefleri %3 sapma içerisinde sağlandı.