Parabolik yaprak yay sistemlerinde gerçek zamanlı titreşim ölçümlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi ve farklı geometrik yapıların ansys tabanlı analizi
Modeling of real-time vibration measurements in parabolic leaf spring systems using artificial neural networks and ansys-based analysis of different geometric structures
Yazar: MUHAMMED İŞCİ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Titreşim = Vibration ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Yaprak yay sistemleri, titreşim etkilerine bağlı olarak ortaya çıkan gerilme, deformasyon ve eğilme etkilerini zayıflatmak veya tamamen yok etmek için kullanılan mekanik yapılardır. Bu harici etkilerin yüksek doğrulukla belirlenmesi yaprak yay sistemlerinin daha etkin çalışması açısından son derece önemlidir. Bu tez çalışmasında gerçek zamanlı titreşim ölçümleri ve analizler yapılmış, elde edilen deneysel veriler yapay sinir ağları ile modellenmiş ve ayrıca farklı geometrik yapılar için deformasyon analizleri ve modal analizler gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalarda, çelik yaprak yay sistemine bir hidrolik piston tarafından farklı basınç değerleri uygulanmış ve ortaya çıkan titreşim etkileri 3-eksenli bir ivmeölçer ile ölçülmüştür. Daha sonra, gerçek zamanlı titreşim verilerinin modellenmesine yönelik olarak Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağ (RTYSA) ve İleri Kademeli Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağ (İKGYYSA) yapıları geliştirilmiştir. Son olarak, 10-7, 10-5 ve 8-7 çok katmanlı parabolik çelik yaprak yay sistemleri için ANSYS Workbench 18.1 yazılımı kullanılarak yapısal dayanımlar ve rezonans frekans  analizleri gerçekleştirilmiştir. Benzetim çalışmaları sonucunda, RTYSA yapısının titreşimleri daha yüksek doğrulukta tahmin edebildiği ve daha düşük MSE değerlerine yakınsadığı görülmüştür. İstatistiksel R2 analiz sonuçları incelendiğinde de RTYSA yapısının istatistiksel açıdan daha iyi performans sergilediği gözlemlenmiştir. ANSYS tabanlı analizler sonucunda ise 8-7 yaprak yay yapısının en yüksek deformasyonlara ve rezonans frekanslarına sahip olduğu ortaya çıkmıştır.
Anahtar Kelimeler: Yaprak yay sistemi, Yapay sinir ağları, Titreşim analizi, ANSYS, Deformasyon analizi, Modal analiz.

Abstract:
Leaf spring systems are mechanical structures used to mitigate or completely eliminate the stress, deformation, and bending effects that arise due to vibrations. Accurately determining these external effects is extremely important for the efficient operation of leaf spring systems. In this thesis, real-time vibration measurements and analyses were conducted, experimental data were modeled using artificial neural networks, and deformation and modal analyses for different geometric structures were performed. In the experimental studies, various pressure values were applied to a steel leaf spring system by a hydraulic piston, and the resulting vibration effects were measured using a 3-axis accelerometer. Subsequently, Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) and Cascade - Forward Backpropagation (CFBANN) structures were developed for modeling real-time vibration data. Finally, structural strength and resonance frequency analyses for 10-7, 10-5, and 8-7 multi-layer parabolic steel leaf spring systems were performed using ANSYS Workbench 18.1 software. The simulation studies revealed that the RBFNN structure could predict vibrations with higher accuracy and converged to lower MSE values. Statistical R2 analysis results also indicated that the RBFNN structure exhibited better performance statistically. The ANSYS-based analyses showed that the 8-7 leaf spring structure had the highest deformations and resonance frequencies.
Keywords: Leaf spring system, Artificial neural networks, Vibration analysis, ANSYS, Deformation analysis, Modal analysis.