Genetik algoritma yöntemiyle dairesel cepli hidrostatik kaymalı yatakların optimizasyonu

Yıl 2021, Cilt: 33 Sayı: 1, 39 - 48, 15.02.2021

Fazıl Canbulut , Hakan Burçin Erdoğuş

https://doi.org/10.35234/fumbd.709322

Cited By: 1

Öz

Endüstride eksenel pistonlu motor ve pompalarda kullanılan kayıcı pabuçlar, çalışma esnasında hidrostatik eksenel kaymalı yatak davranışı göstermektedir. Literatürde, bu pompa ve motorların toplam güç ihtiyacını minimum ve sistemin rijitliğini maksimum olmasını amaçlayan çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada, hidrostatik eksenel kaymalı yatak için teorik analiz ve deneysel bulgulardan optimum tasarım parametreleri ve çalışma şartları belirlenmiştir. Deneysel çalışma koşulları, teorik sınırlamalarla birlikte ele alınarak çoklu kriter analizi gerçekleştirmek amacıyla yapay zeka optimizasyon yöntemlerinden biri olan genetik algoritma tekniği kullanılmıştır. Genetik algoritma optimizasyonu, çalışma şartlarını ve tasarım parametrelerini belirlemede geniş bir çözüm kümesi sunmaktadır. Yapılan çalışmalar neticesinde yatak yükleme basıncı 30 bar için yatak yarıçap oranı 0,3537 ≤r_i⁄r_d ≤ 0,7346, kılcal boru (orifis) çapı (mm) 0,25 ≤ d ≤ 0,4 ve devir sayısı (dev/dak) 1141 ≤ n ≤ 1496 optimum parametre değerleri olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Hidrostatik kaymalı yataklar, eksenel pistonlu pompa, genetik algoritma optimizasyonu

Kaynakça

• [1]. Koç, E., Canbulut, F., Eksenel hidrostatik – hidrodinamik yatak deney düzeneği tasarımı ve imalatı, ODTÜ, Ankara,561-570, 19-21 Eylül,1990.
• [2]. Koç, E., Canbulut, F., Canbulut, F., Hidrostatik eksenel kaymalı yatakların teorik ve deneysel analizi- sistem rijitliği, Mühendis ve Makina, Cilt-38 Sayı:444,1991.
• [3]. Koç, F. (1996), “Kaymalı Yataklarda Yüzey Pürüzlülüğünün Yağlamaya Etkilerinin Deneysel Analizi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makine Mühendisliği ABD Yüksek Lisans Tezi. Kayseri. 1996
• [4]. Canbulut, F., The experiment analyses of the effects of the geometric and working parametres on the circular hydrostatic thrust bearings, International Journal Series C Mechanical Systems, Machine Elements and Manufacturing, 48(4), 715-722, 2005.
• [5]. Solmaz E., Eksenel Hidrostatik Kaymalı Yatakların Optimum Tasarımı, Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bursa, 2000.
• [6]. He, S., et al., An improved particle swarm optimizer for mechanical desing optimization problems, engineering optimization, Engineering Optimization, 36(5), 585-605, 2004.
• [7]. Saruhan, H., et al., Design optimization of tilting pad journal bearing using genetic algoritm, International Journal of Rotating Machinery, 10(4),s: 301-307,2004.
• [8]. Uysal, Ü., Dairesel Cepli Hidrostatik Yataklarda Kayma Yüzeyindeki Sıcaklık Dağılımının Teorik ve Deneysel İncelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi, Kayseri, 1993.
• [9]. Corbera, S., Olazagoitia, J. L., & Lozano, J. A., Multi-objective global optimization of a butterfly valve using genetic algorithms. ISA Transactions, 63, 401-412, 2016.
• [10]. Wen, J., Yang, H., Tong, X., Li, K., Wang, S., & Li, Y., Optimization investigation on configuration parameters of serrated fin in plate-fin heat exchanger using genetic algorithm. International Journal of Thermal Sciences, 101, 116-125, 2016.
• [11]. Canbulut F., Eğik Plakalı Eksenel Pistonlu Pompalarda Hidrostatik Hidrodinamik Prensipli Pabuçların Teorik ve Deneysel Analizi, Doktora Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri, 1990.
• [12]. Erdoğuş H.B., Dairesel Cepli Hidrostatik Eksenel Kaymalı Yatakların Performansında Etkili Olan Parametrelerin Optimum Tasarımı, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri, 2008.
• [13]. Akkurt, M., Makine Elemanları-İkinci Cilt, İTÜ, s: 141-170, İstanbul, 1980.
• [14]. Karaboğa, D., Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Atlas Yayın-Dağıtım, Yayın No:38, Ankara, Mayıs 2004.
• [15]. Bhoskar, M. T., Kulkarni, M. O. K., Kulkarni, M. N. K., Patekar, M. S. L., Kakandikar, G. M., & Nandedkar, V. M., Genetic algorithm and its applications to mechanical engineering: A review. Materials Today: Proceedings, 2(4-5), 2624-2630, 2015.
• [16]. Kaveh, A., ve Ghazaan, M. I., Enhanced whale optimization algorithm for sizing optimization of skeletal structures. Mechanics Based design of structures and Machines, 45(3), 345-362, 2017.
• [17]. Tosun E., Frezeleme İşlemlerinde Genetik Algoritma Yaklaşımı ile Kesme Koşullarının Optimizasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, 2006.
• [18]. Düzgün S., Tornalamada İşlem Parametrelerinin Optimizasyonunda Genetik Algoritma Çalışmaları ve Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 2006.