CFD ve regresyon analizi ile elektrik motoru radyal fan optimizasyonu
Radial fan optimization of electric motor with CFD and regression analysis
Yazar: İBRAHİM TÜRKOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİRGÜL AŞÇIOĞLU TEMİZTAŞ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA BOLAT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Konstrüksiyon Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Elektrik motorları ev aletlerinden endüstriyel sanayiye hayatımızın birçok 
alanında kullanılmaktadır. Elektrik motorunda stator ve rotor manyetik alan ve 
akım etkisiyle temel ısı kaynağıdır. Motor komponentlerinin soğutulması için en 
etkin rolü fan almaktadır.
Bu çalışmanın amacı AGM2E 80 M2b elektrik motorunun radyal fan 
optimizasyonunu regresyon ve FEA analizlerini kullanarak olusturmaktır. 
Motorda kritik bölge stator sargı başı sıcaklığı baz alınmıştır.
Optimizasyon denklemini ve CFD fan analiz opsiyonlarını belirlemek amacıyla 
Minitab programından yararlanılmıştır. Radyal fanın performansını doğrudan 
etkileyen değinken parametreler fan çapı, kanat adedi ve kanat genişliği alınmıştır. 
Belirlenen üç değişkenli parametrelerle 15 farklı fan CFD analizi yapılarak stator 
sargı sıcaklığı değerleri bulunmuştur ve bulunan sıcaklık değerleriyle Minitab 
programında optimizasyon denklemi elde edilmiştir. Hedeflenen 85 °C sargı 
sıcaklığına uygun optimize fan değerleri dış çap 96mm, kanat adedi 15 ve kanat 
genişliği 20mm olarak bulunmuştur.
CFD analiz sonuçlarını doğrulama için optimize fan ve seçilen diğer iki fan 3D 
yazıcıda PLA malzemeden basılmıştır. Fanlar AGM2E 80 M2b motora 
montajlanarak validasyon testleriyle stator sargı sıcaklıkları ölçülmüştür.
Validasyon testi ve CFD analiz sonuçları kıyaslandığında yaklaşık %10 sapma 
olduğu tespit edilmiştir. Isı iletimi yapan parçaların malzeme ısıl iletkenlik katsayı 
değerlerinin sonuçlara doğrudan etkili olduğu bilinmektedir. Bakır, alüminyum ve 
çelik malzemelerinin optimum ısıl iletkenlik katsayısı değerlerini bulmak için 
malzeme regresyon analizi yapılmıştır. Malzeme regresyon analizinden elde 
edilen denklem ile optimize fanın validasyon testi sargı sıcaklık değerine uygun 
optimum değerler alınmıştır. Bulunan bu değerlerle 3 fanın yeniden CFD 
analizleri yapılarak sonuçlar elde edilmir, validasyon test sonuçlarına göre 
değerlendirildiğinde hata payının %6 değerlerine düştüğü görülmüştür. 
Hedeflenen sargı sıcaklığına uygun optimize fan tasarımı CFD ve regresyon 
analizleri kullanılarak doğrulanmıştır.

Abstract:
Electric motors are used in many areas of our lives, from household appliances to 
industrial industry. In the electric motor, the stator and rotor are the main heat 
source due to the effect of magnetic field and current. The fan plays the most 
effective role in cooling the motor components.
The aim of this study is to create the radial fan optimization of the AGM2E 80 
M2b electric motor using regression and FEA analyses. The critical zone in the 
motor is based on the stator winding head temperature.
Minitab program was used to determine the optimization equation and CFD fan 
analysis options. Variable parameters that directly affect the performance of the 
radial fan are fan diameter, number of blades and blade width. The stator winding 
temperature values were found by performing CFD analysis of 15 different fans 
with the determined three-variable parameters, and the optimization equation was 
obtained in the Minitab program with the temperature values found. The 
optimized fan values suitable for the targeted 85 °C winding temperature were 
found to be 96 mm in outer diameter, 15 blades and 20 mm in blade width.
To verify the CFD analysis results, the optimized fan and the other two selected 
fans were printed from PLA material on a 3D printer. The fans were mounted on 
the AGM2E 80 M2b motor and the stator winding temperatures were measured 
with validation tests. When the validation test and CFD analysis results were 
compared, it was determined that there was approximately a 10% deviation. It is 
known that the material thermal conductivity coefficient values of the heatconducting parts directly affect the results. Material regression analysis was 
performed to find the optimum thermal conductivity coefficient values of copper, 
aluminum and steel materials. With the equation obtained from the material 
regression analysis, optimum values were taken in accordance with the validation 
test winding temperature value of the optimized fan. With these values, CFD 
analyzes of the 3 fans were performed again and the results were obtained, and 
when evaluated according to the validation test results, it was seen that the margin 
of error decreased to 6%. The optimized fan design suitable for the targeted 
winding temperature was verified using CFD and regression analysis.