Granül malzemelerin helezon konveyörde iletiminin makine öğrenmesi ile modellenmesi
Flow behaviour prediction of granular materials through a screw conveyor
Yazar: EREN KALAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM ERDEM BOĞOÇLU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA BOLAT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Konstrüksiyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Helezon konveyörler = Screw conveyors

Özet:
Helezon konveyörler farklı endüstrilerde granül malzemeleri tasımak ve iletmek için
kullanılan mekanik araçlardır. Temel olarak bunker, ¸saft üzerine sarılı kanat ve bunu
çevreleyen kılıftan olusmaktadır. Mekanik sistemin basit parçalardan olusmasına
ragmen helezon konveyörde malzeme iletiminin davranı¸sın modellenmesi ve do˘gru
parametrenin seçimi güç olabilmektedir. Bu yı˘gın malzemenin davranı¸sını anlamak
için analitik, nümerik ve deneysel yaklasımlara literatürde sıkça rastlanmaktadır.
Ayrık elemanlar metodu partiküllerin hareketini ve çarpısmasını hesaplamada en sık
kullanılan nümerik metottur. Bu metodun kullanılmasıyla birlikte yıgın malzemenin
farklı ko¸sullar altındaki hareketi anlasılabilmistir. Fakat her ne kadar malzemenin
hareketi tahmin edilebilse de hesap yükü çok fazla olabilmektedir. Bu yüzden
ayrık elemanlar metodu yerine son zamanlarda makine ögrenmesi yöntemlerinin
kullanıldıgı görülmektedir.
Bu çalısmada da amaç granül malzemenin helezon konveyördeki akıs debisini
geleneksel yöntemlerden farklı olarak çok daha hızlı bir sekilde makine ögrenmesi
yöntemiyle elde edebilmektir. Bunun için partikül ortalama çapı, konveyör egimi,
partikül yogunlugu, partiküller arası ve partikül duvar arası statik ve dönme
sürtünmeleri, tepme katsayıları giris parametreleri olarak kabul edilmistir. Bu giris
parametreleri ile debi çıkıs parametresi arasında lineer olmayan baglantıyı kurabilen
uygun yapıda bir sinir agı modeli olusturulmustur. Bu sinir agı modeli ayrık elemanlar
simülasyonu ile elde edilen sonuçlar ile egitilmi¸stir. Sinir agı egitiminde fazla sayıda veriye ihtiyaç olmaktadır. Bu dezavantajlı durum deney tasarımı yöntemi ile
giderilmistir. Parametrelerin dizaynı deney tasarımı ile olu¸sturulmustur ve bu sayede
az sayıda veri ile sonuca ula¸sılması saglamı¸stır.
Bu sinir agı modeli polipropilen kullanılarak deneyler ile dogrulanmıstır. Bunun
haricinde de debi üzerine ¸seklin etkisi ara¸stırılmıs olup ¸sekil faktörünün de debi
üzerinde etkili oldugu anlasılmı¸stır. Sinir agı metodunun helezon konveyörde debi
hesabı için kullanılabilecek bir yöntem oldugu böylece gösterilmstir

Abstract:
Screw conveyors are mechanical devices used to elevate or move granular products
at a controlled rate in a variety of industries, including agriculture, chemicals, and
polymers. The conventional setup consists of a hopper, a spiral blade mounted on
an internal shaft, and a fixed external casing. Although mechanical systems are
fundamentally simple, choosing the right parameters to transport bulk solids can be
challenging. Many research has been carried out utilizing computational, analytical,
and experimental methods to comprehend the bulk behavior of granular materials.
A numerical method for computing the motion of particles that may interact with other
particles or surfaces is known as the discrete element method. With the use of DEM, it
was possible to accurately forecast how granular assemblies would flow. However,
because of the processing requirements, DEM can be time-consuming. Instead,
techniques based on machine learning have been used to quicken DEM application
computation times.
The objective of this study is to accurately forecast the rate of bulk material flow in a
screw conveyor while reducing calculation time. The most sensitive parameters, which
are particle mean diameter, increment angle, particle density, particle-particle and
particle wall static friction, particle-particle rolling friction, and particle-particle and
particle wall coefficient of restitution, are selected as input parameters. To construct
a nonlinear relationship between the DEM simulation parameters and flow rate, a BP
neural network has been developed. When a series of DEM simulation results with variable parameters are used to train the network, specifically for screw conveyor
applications, the main disadvantage of this technique is that it requires a huge amount
of data, which is time-consuming. To get around this problem, the DOE method
was employed to reduce the number of virtual tests required to improve the ANN
parameters. The trained ANN model combined with the DOE approach quickly and
reliably predicted the mass flow rate for a horizontal screw conveyor.
The trained ANN model was also experimentally verified using granular
polypropylene. Also, it was demonstrated that the mass flow rate through the
screw conveyor is slightly influenced by the particle shape. The ANN technique is
a promising approach for accurately calculating a screw's flow rate, adding another
option for figuring out granular material flow rate