Yaprak yay sistemlerinde tek eksende titreşim ölçümü ve yapay sinir ağlarıyla modellenmesi
Vibration measurement in leaf spring systems on a single axis and modeling with artificial neural networks
Yazar: NACİYE NİSANUR KESKİNKILIÇ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Yaprak yay sistemleri, araçların hareketi sırasında aktarma organları ve şasilerinde oluşan titreşimleri depolayarak, gerilme, gerinim, deformasyon ve sapma gibi etkilerden kaynaklanan aşınma ve hasarı engeller. Bu titreşimlerin doğru şekilde tespit edilmesi ve sistemin en uygun çalışma şartlarının belirlenmesi önemlidir. Bu tezde, yaprak yay sistemlerindeki titreşim karakteristiklerini modellemek için yapay sinir ağlarına dayalı analizler yapılmıştır. Deneylerde, çelik yaprak yay sistemi üzerine düşük, orta ve yüksek basınç değerleri uygulanmış ve ivme sensörü ile titreşim verileri toplanmıştır. Toplanan verilerle sistemin titreşim karakteristikleri analiz edilmiştir. Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı (Radial Based Artificial Neural Network, RTYSA) kullanılarak titreşimlerin modellenmesi amaçlanmış ve sekiz farklı yayılma sabiti değeri ile performans analizleri yapılmıştır. Sonuçlar, 0.1 yayılma sabiti değerine sahip RTYSA ağ yapısının en yüksek doğruluk ve performansla titreşim karakteristiklerini modelleyebildiğini göstermiştir. Ortalama Karesel Hata (Mean Squared Error, MSE) ve R2 analizleri, RTYSA'nın yüksek istatistiksel performansını doğrulamıştır. Sonuç olarak, önerilen RTYSA yapısı ile yaprak yay sistemlerindeki gerçek zamanlı titreşim karakteristiklerinin başarılı bir şekilde tahmin edilebildiği görülmüştür. Bu tez, yaprak yay sistemlerindeki titreşim etkilerini daha etkin bir şekilde analiz ve kontrol etmek için önemli bir model sunmaktadır.

Abstract:
Leaf spring systems prevent wear and damage caused by effects such as stress, strain, deformation and deviation by storing the vibrations that occur in the drivetrain and chassis during the movement of vehicles. It is important to detect these vibrations correctly and determine the optimal operating conditions of the system. In this thesis, analyzes based on artificial neural networks were carried out to model the vibration characteristics of leaf spring systems. In the experiments, low, medium and high pressure values were applied to the steel leaf spring system and vibration data was collected with an acceleration sensor. Vibration characteristics of the system were analyzed with the collected data. It was aimed to model vibrations using the Radial Based Artificial Neural Network (RTYSA) and performance analyzes were carried out with eight different propagation constant values. The results showed that the RTYSA network structure with a propagation constant value of 0.1 was able to model vibration characteristics with the highest accuracy and performance. Mean Squared Error (MSE) and R2 analyzes confirmed the high statistical performance of RTYSA. As a result, it has been seen that real-time vibration characteristics in leaf spring systems can be successfully predicted with the proposed RTYSA structure. This thesis provides an important model to analyze and control vibration effects in leaf spring systems more effectively.