Kayıcı pabuç yüzey tasarımının Taguchi ve yapay sinir ağı yöntemleri ile incelenmesi
Investigation of slipper surface design with Taguchi and artificial neural network methods
Yazar: SEYİT CABİR
Danışman: PROF. DR. CEM SİNANOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
KAYICI PABUÇ YÜZEY TASARIMININ TAGUCHI VE YAPAY SİNİR AĞI YÖNTEMLERİ İLE İNCELENMESİ

Seyit CABİR

Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Haziran 2019
Danışman: Prof. Dr. Cem SİNANOĞLU

ÖZET

Taguchi deney tasarım metodu (TDTM), klasik deney tasarımlarının uzun süren zaman ve yüksek deney maliyetleri gibi dezavantajlarını ortadan kaldırmaktadır. Öte yandan, deneysel tasarım yöntemleri ve yapay sinir ağları, çağımızın kıt kaynaklarından biri olan zamanı etkili bir şekilde kullanmamızı sağlar.

Bu tez çalışmasında aynı dönemde deneysel olarak gerçekleştirilmiş olan 'Kayıcı Pabuçların Performansına Yüzey Doku Geometrisi Etkilerinin Araştırılması' konulu doktora tezinin deneysel verileri kullanılmıştır. Az sayıda deney yaparak %95' e kadar eşleşme ile optimum sonuçlara erişilmiştir. Sonuçlar eksenel pistonlu pompalarda kullanılan kayıcı pabuç yüzey tasarımı, basınç ve plaka dönme hızının optimum seviyelerinin kombinasyonlarını göstermektedir. Kombinasyonlar eksenel yük taşıma kapasitesi, yatak rijitliği, yağ film kalınlığı, sızıntı yağ debisi, viskoz güç kaybı, akış güç kaybı ve toplam güç kaybı değişkenleri için ayrı ayrı oluşturulmuştur. L16 ortogonal dizisi kullanılarak oluşturulan TDTM'nin talep ettiği 16 adet deney girdileri ve çıktıları yapay sinir ağı'na (YSA) öğretilmiştir. Taguchi metodunun, YSA ve gerçek deneysel sonuçların tahminleri karşılaştırılmıştır.

Sonuç olarak 112 adet deney yerine 32 adet deney yaparak %95'e varan örtüşme oranına sahip olan optimum seviyelere erişilmiştir. TDTM'nun etkinliği bu çalışma için kanıtlanmıştır. İncelenen kullanım koşulları altında eksenel pistonlu pompa kullanıcıları için kayıcı pabuç tasarımları önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Taguchi deney tasarımı, yapay sinir ağı, eksenel pistonlu
pompa, kayıcı pabuç

Abstract:
INVESTIGATION OF SLIPPER SURFACE DESIGN WITH TAGUCHI AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK METHODS

Seyit CABİR

Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
Master Thesis, June 2019
Supervisor: Prof. Dr. Cem SİNANOĞLU

ABSTRACT

The Taguchi experimental design method (TEDM) eliminates the disadvantages of conventional test designs, such as long-term time and high test costs. On the other hand, experimental design methods and artificial neural networks enable us to use time effectively which one of the scarce resources of our age.

In this study, the experimental datas of a doctoral thesis titled "Investigation of The Effects of Surface Texture Geometry on The Performance of Slipper", which was experimentally carried out in the same period, were used. Optimal results were achieved with a small number of experiments with up to 95% agreement. The results show the combination of the optimum levels of the slipper surface design, pressure and plate speed used in axial piston pumps. The combinations are created separately for axial load carrying capacity, bearing stiffness, oil film thickness, oil leakage, viscose power dissipation, flow power dissipation and total power dissipation. 16 experimental inputs and outputs required by TEDM which were formed using L16 orthogonal sequence were taught to artificial neural network (ANN). The predictions of Taguchi method, ANN and real experimental results were compared.

As a result, by performing 32 experiments instead of 112 experiments, optimum levels have been reached with an overlap ratio of up to 95%. The effectiveness of the TEDM has been proven for this study. Slipper designs have been proposed for axial piston pump users under the conditions of use examined.

Keywords: Taguchi experimental design, artificial neural network, axial piston pump, slipper