Motorlu taşıtlarda yavaşlatıcı etkilerinin deneysel analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi
Experimental analysis and artificial neural networks modelling of retarder effects in motor vehicles
Yazar: MEHMET ERDEM
Danışman: PROF. DR. DURAN ALTIPARMAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Kazalar = Accidents ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Trafik = Traffic
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Ağır taşıtların servis frenleri, uzun mesafeli yokuş aşağı inişlerde taşıtıkontrol altında tutmak için kullanıldığında aşırı bir yükle karşı karşıyakalırlar. Bunun sonucunda disk-balata (veya kampana-balata) arasındaortaya çıkan ısı, sürtünme katsayısının düşmesine yol açar. Ağır taşıtkazalarının önemli nedenlerinden birisi olan bu durum, ?fading? olarakbilinen fren etkinliği kaybıdır. Servis frenlerini aşırı yükten korumak vebu olumsuzluğu ortadan kaldırmak için servis freni yerine sürtünmesizbir sistem olan yavaşlatıcı (retarder) kullanılması problemin en önemliçözüm yollarından biridir.Bu deneysel çalışmada, yük ve yolcu taşıma amaçlı ağır taşıtlardakullanılan elektromanyetik bir yavaşlatıcının taşıt hareketine ve frengüvenliğine etkileri incelenmiştir.Çalışmanın deneysel boyutu iki aşamadan oluşmaktadır. Birinciaşamada; elektromanyetik yavaşlatıcının, eğimli bir yolda, değişik yükve hız şartlarında taşıtın fren sistemi üzerindeki etkileri incelenmiştir.İkinci aşamada ise; aynı taşıtın değişik fren disk sıcaklıklarındaki frenvetkinliğini belirleyebilmek amacıyla durma mesafesi deneyleriyapılmıştır.Çalışmanın model oluşturma aşamasında ise Yapay Sinir Ağları (YSA)metodu kullanılmıştır. Yapılan yol deneylerinin sonuçlarındanyararlanılarak, fren disk sıcaklığı, taşıt ağırlığı, taşıt hızı, yavaşlatıcıtorku, durma mesafesi, pedal kuvveti gibi parametreleri tahmin edebilenyüksek performanslı 8 farklı model geliştirilmiştir.Deney sonuçları, yavaşlatıcı donanımına sahip olmayan taşıtların, frenetkinliği kaybı ve kaza riski taşıdığını ortaya koymuştur. Geliştirilenmodellerin performans ve çeşitliği, meydana gelmiş bir kazanın oluşbiçimini tahmin etmede de (Accident Reconstruction) kullanılabileceğinigöstermiştir.Anahtar kelimeler : Ağır taşıt kazaları, yavaşlatıcılar, yol deneyleri,yapay sinir ağları

Abstract:
Foundation brakes of heavy-duty vehicles while descending downhilland applying the brakes continuously to control the vehicle are subjectto coercion. In this case, temperature of the friction materials in brakesystem significantly increases. This causes to decrease frictioncoefficient of disc-pad (or drum-pad). One of the reasons of heavyvehicle accidents is inefficiency of the brakes known as ?fading?. Inorder to keep the servis brake from overheating and solve fadingproblem an auxiliary system known as retarder can be used.In this experimental study, functions of an electromagnetic retarderused in transportation vehicles and its effects on a vehicle behaviourand brake efficiency were investigated.Experimental aspect of the study has been divided into two sections. Inthe first section; stopping distance tests were carried out to evaluatethe break efficiency of the same vehicle at different brake disctemperatures.In the modeling section of the study, Artificial Neural Networks (ANN)method was used. Using the data obtained from road test results, 8viidifferent high performance ANN models which predict parameters likedisc temperature, vehicle mass, vehicle velocity, retarder torque,stopping distance and pedal force have been develeoped.Test results show that the vehicles without retarder have the risk ofaccident and brake fading. The high performance models developedcan also be use to predict vehicle accident reconstruction.Key words : Heavy-duty vehicle accidents, retarders, road tests,artificial neural networks