Helis dişli çarkların sonlu elemanlar yöntemi ile yorulma analizi ve yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi
Fatigue analysis of helical gears using finite element method and modeling with artificial neural networks
Yazar: VELİ DENİZ ÖZDEN
Danışman: PROF. DR. MURAT TOLGA ÖZKAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Helisel dişli = Helical gear ; Sonlu elemanlar analizi = Finite element analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yorulma = Fatigue ; Yorulma analizi = Fatigue analysis

Özet:
Bu çalışmada, helis dişli çark parametrik olarak modellenerek dişli çarkın statik ve dinamik Sonlu Elemanlar Analizi (SEA- [FEA- Finite Element Analysis].) analizleri gerçekleştirilmiştir. Helis dişli çarkın katı modellerinin parametrik olarak katı model oluşturulurken; modül (m), diş sayısı (z), kavrama açısı (α°), helis açısı (β°) açısı değişkenleri parametre olarak belirlenmiş ve parametrik CAD modelleri oluşturulmuştur. Parametrik katı modeller kullanılarak ANSYS yazılımı içinde bir mesh optimizasyonu gerçekleştirilmiş ve sınır şartları uygulanarak farklı tork değerleri altında öncelikle statik sonlu elemanlar analizleri gerçekleştirilmiştir. Statik analizlerde; deformasyon, gerilme (stress), gerinim (strain) değerleri ve emniyet katsayıları; kırılma mekaniğinin 4 teorisi (Maximum Equivalent stress, Maximum Shear stress, Mohr Coulomb stress ve Maximum Tensile stress) için ayrı ayrı hesaplattırılmıştır. Aynı sınır şartları kullanılarak helis dişli çarkların dinamik analizleri gerçekleştirilmiştir. Dinamik analizlerde; helis dişli çarkın yorulma dayanımları, ömür ve hasar değerleri hesaplanmıştır. Yorulma analizlerinde; gerilme odaklı yaklaşım ve gerinim odaklı yaklaşımlar kullanılmıştır.  Gerilme odaklı yaklaşımlarda, Soderberg, Goodman ve ASME kriterleri dikkate alınmış, gerinim odaklı yaklaşımda ise Morrow ve SWT teorileri göz önüne alınmıştır.  Helis dişli çarkın yüklenme durumu olarak Titreşimli ve Tam değişken yükleme tipleri referans olarak alınmıştır. Yorulma analizlerinde; sonsuz ömür değeri için her bir modelin emniyet katsayısı değerleri elde edilmiştir. Elde edilen veriler bir dosyada toplanmış, sınıflandırılmıştır.  Analiz verileri kullanılarak Matlab içinde bir Yapay Sinir Ağı (YSA- [ANN- Artificial Neural Network].) modeli geliştirilmiştir. FEA ve YSA modeli ile elde edilen sonuçların doğrulukları istatistiksel yöntemler kullanılarak değerlendirilmiştir. İstatistiksel yöntem olarak Regresyon Analiz (RA) gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlardan; YSA modelinin performans ve doğruluğu ispatlanmıştır. Parametre çözüm aralığında yer alan tüm dişli modelleri için hem hızlı hem de doğru sonuçlar üretecek yapay zekaya dayalı yeni bir model geliştirilmiştir ve önerilmiştir.

Abstract:
In this study, helical gears were parametrically modeled, and static and dynamic Finite Element Analysis (FEA) analyses were performed on the gears. During the creation of the parametric solid models of the helical gears, variables such as module (m), number of teeth (z), pressure angle (α°), and helix angle (β°) were set as parameters, and parametric CAD models were developed. Mesh optimization was conducted within the ANSYS software using the parametric solid models, and boundary conditions were applied to perform static finite element analyses under various torque values. In the static analyses, deformation, stress, strain values, and safety factors were calculated separately for the four theories of fracture mechanics (Maximum Equivalent Stress, Maximum Shear Stress, Mohr-Coulomb Stress, and Maximum Tensile Stress). The dynamic analyses of the helical gears were also conducted using the same boundary conditions. In the dynamic analyses, the fatigue strength, life, and damage values of the helical gears were calculated. The fatigue analyses employed both stress-based and strain-based approaches. The stress-based approaches considered the Soderberg, Goodman, and ASME criteria, while the strain-based approach considered the Morrow and SWT theories. Zero-Based and Fully Reversed loading types were taken as reference for the loading condition of the helical gears. The safety factor values for infinite life were obtained for each model in the fatigue analyses. The obtained data were compiled and classified. An Artificial Neural Network (ANN) model was developed in Matlab using the analysis data. The accuracy of the results obtained from the FEA and ANN models was evaluated using statistical methods. Regression Analysis (RA) was conducted as the statistical method. The results demonstrated the performance and accuracy of the ANN model. A new artificial intelligence-based model, capable of producing fast and accurate results for all gear models within the parameter solution range, was developed and proposed.