Kayıcı pabuçların performansına yüzey doku geometrisi etkilerinin araştırılması
Investigation of the effects of surface texture geometry on slipper performance
Yazar: ÖZKAN ÖZMEN
Danışman: PROF. DR. CEM SİNANOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Endüstri Ürünleri Tasarımı = Industrial Design ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Eksenel pompalar = Axial flow pumps ; Endüstriyel tasarım = Industrial design ; Hidrostatik pompa = Hydrostatic pump ; Makine mühendisliği = Mechanical engineering ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Pistonlu pompalar = Reciprocating pumps

Özet:
Eksenel pistonlu pompalar, inşaat, makine, metal şekillendirme, otomotiv, havacılık, tıbbi cihazlar, tarım, robotik, demiryolu, petrol sanayi ve dalga enerjisi dönüşümü gibi yüksek basınç gerektiren uygulamalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Yüksek verimlilik ve değişken basınçta çalışabilmeleri, sürekli akış sağlayabilmeleri, güvenilir olmaları, kompakt tasarlanabilmeleri gibi avantajlarının olması yanında kompleks, yüksek bakım maliyeti, pahalı ve ağır olmaları gibi dezavantajları bulunmaktadır. Bununla birlikte eksenel pistonlu pompalardaki sürtünme, aşınma ve kayıp mekanizmaları karşılıklı çalışan tribolojik ara yüzeylerin özelliklerine bağlıdır. İyi bir tasarım için mühendislerin ana problemi, tribolojik ara yüzeyler üzerindeki davranışın doğru analiz edilerek anlaşılmasıdır. Bu yüzey çiftleri arasında en kompleks olanı ise kayıcı pabuç/eğik plaka arasıdır. Kayıcı pabucun performansı da genellikle sızıntı yağ debisi, yük taşıma kapasitesi ve güç kayıpları ile temsil edilir. Bu kritik performans parametreleri ise yatak boyunca yağ film kalınlığı ve basıncı ile ilgilidir. Bununla birlikte özel yüzeyli yapılar ile tribolojik ara yüzeylerdeki akış kontrol edilebilir.
Tez çalışmasında öncelikle pompa uygulamalarında kullanılan set bölgesi oluklu kayıcı pabuçlar ile set bölgesi düz ve delikli kayıcı pabuçlar deneysel olarak incelenmiştir. Bu yüzey şekillerinin kayıcı pabucun performansı üzerine etkileri araştırılmıştır. Deneysel sonuçlara göre oluklu kayıcı pabuçlar, düz ve delikli kayıcı pabuçlara göre daha az sızıntı yağ debisi ve yağ film kalınlığı ile çalışmıştır. Daha sonra düz bir kayıcı pabuç üzerindeki basınç dağılımı ve sızıntı yağ debisi için yapılan deneylerden elde edilen sonuçlar, Reynolds Yağlama Denklemi' nden elde edilen analitik denklemler, Multi-Gen Genetik Programlama (MGGP) ' dan elde edilen matematiksel denklemler ve yapay sinir ağından (ANN) elde edilen model ile karşılaştırılmıştır. ANN ve MGGP' nin teorik sonuçlardan daha iyi modellediği gösterilmiştir. Daha sonra set bölgesi çeşitli dairesel doku derinliklerine sahip kayıcı pabuç deneysel olarak incelenmiş ve sonuçlar uzun kısa süreli bellek tabanlı bir derin sinir ağı (DNN) ile modellenmiş ve sonuçlar geleneksel yapay zekâ metotları karşılaştırılmıştır. Önerilen DNN modelin üstünlüğü gösterilmiştir. Ayrıca kayıcı pabuç set bölgesi üzerindeki deliklerin derinliğinin arttırılmasının performansı etkilemediği görülmüştür. Son olarak düz bir kayıcı pabucun hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) modeli oluşturulmuş ve deneysel sonuçlardan elde edilen basınç dağılımı ile sızıntı yağ debisi değerleri karşılaştırılmıştır. CFD model ile deneysel sonuçların yakınsadığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Eksenel pistonlu pompa; kayıcı pabuç; yüzey dokusu; multi-gen genetik programlama; derin sinir ağı.

Abstract:
Axial piston pumps are generally used in high-pressure applications such as construction, machinery, metal forming, automotive, aerospace, medical devices, agriculture, robotics, railway, oil industry and wave energy conversion. It has advantages such as being high efficiency and variable pressure, continuous flow, reliability, compact design besides it has disadvantages such as being complex, high maintenance cost, heavy and expensive. The fact remains that, the friction, wear and loss mechanisms in these pumps depend on the reciprocal working tribological interfaces characteristics. For the best design, the main problem of the engineers is the right analysis of the behaviour on these surfaces. The most complex of these tribological surface pairs is the slipper/swash plate. The performance of the slipper is also generally represented by leaking oil flow, load-bearing capacity and power losses. These critical performance parameters relate to oil film thickness and pressure distribution on the land of the slipper. However, the flow can be controlled on the tribological interfaces with special surface texture. 
In this thesis, firstly, grooves on the slipper land, flat slipper using in real pump applications, and dimples on the slipper land were experimentally investigated. The effect of these surface shapes on the performance of the slipper was investigated. According to the experimental results, the groove slipper worked with less leakage and oil film thickness than flat and dimple slipper. Then, the results obtained from the experiments on the pressure distribution of a flat slipper and the leakage oil flow were compared with the analytical equations obtained from the Reynolds lubrication equation and the mathematical equations obtained from multi-gene genetic programming (MGGP) and the model obtained from artificial neural networks (ANN). It is shown that ANN and MGGP model better than theoretical results. Then the slipper with different dimple depths of the land was experimentally examined and the results were modelled with a long-term memory based deep neural network (DNN) and compared traditional artificial intelligence methods. The superiority of the proposed DNN model is shown. In addition, it was found that increasing the depth of the dimples on the slipper land are not affect the performance of slipper. Finally, a computational fluid dynamics model (CFD) of a flat slipper is created and the pressure distribution and leakage oil flow values obtained from the experimental results are compared with this model. As a result, CFD model and experimental results showed convergence.

Keywords: Axial piston pump; slipper; surface texture; multi-gene genetic programming; deep neural network.