Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini

KAYA, YILMAZ; Bayraklılar, Mehmet Said; MAKARACI, Murat; KUNCAN, Melih

doi:10.17341/gazimmfd.722514

Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini

Yılmaz Kaya, (Siirt Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Siirt, Türkiye)

Murat Makaracı, (Kocaeli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü, Kocaeli, Türkiye)

Mehmet Said Bayraklılar, (Siirt Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü, Siirt, Türkiye)

Melih Kuncan (Siirt Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Siirt, Türkiye)

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

12 2

Yıl: 2021 Cilt: 36 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 1331 - 1345 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.722514 İndeks Tarihi: 10-11-2022

Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini

Öz:

Uluslararası literatürde düzlemsel elastomerik yataklarla ilgili birçok çalışma dikkati çekerken, çok katmanlı olmasından ve tasarım zorluklarından dolayı küresel elastomerik yataklarla ilgili çok az çalışma bulunmaktadır. Elastomerik yataklar, tabakalara dik gelen yüklere karşı rijitken tabakalara paralel gelen yüklere karşı esnektir. Böylece küresel elastomerik yataklar helikopter pervanelerinin dönmesinden kaynaklı merkez kaç kuvvetine karşı rijit, pervanenin kanat çırpma ve dönme hareketine karşı esneklik sağlamaktadır. Bu çalışmada, basınç ve açısal yer değiştirme yüklemesi uygulanan küresel elastomerik yatakta bulunan elastomer tabakalarda oluşan maksimum gerilmeleri tahmin etmek için VİGY (Veri İşleme Grup Yöntemi) modeli kullanılmıştır. VİGY sinir ağı modeline giriş olarak θ (açısal yer değiştirme yüklemesi), P (basınç yüklemesi), a (eksen yarıçapı), β0 (birinci joint açısı), cos (β0) (birinci joint açı cosinüs değeri), β1 (ikinci joint açısı), β2 (üçüncü joint açısı), φt (koni açısı), φp (basınç yüklemesinin doğrultusuyla elastomer tabakaya dik düzlem arasındaki açı), cos(φp), D (elastomer tabaka dış çapı), ne (elastomer tabaka sayısı), d (elastomer tabaka delik çapı) ve H (elastomer tabaka kalınlığı) değişkenleri kullanılmıştır. VİGY ile elde edilen sonuçlar ANN, SVM, RF gibi farklı makine öğrenmesi yöntemler ile de karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre VİGY sinir ağı modeli maksimum gerilmeleri tahmin etmede diğer modellere göre daha başarılı bulunmuştur.

Anahtar Kelime: ABAQUS doğrusal olmayan sonlu elemanlar analizi hava araçları hiper-elastisite küresel elastomerik yatak veri işleme grup yöntemi

Using group method of data handling (GMDH) neural network to predict the maximum stress on elastomeric layers in spherical elastomeric bearings

Öz:

While many studies on planar elastomeric bearings have attracted attention in the international literature, there are very few studies on spherical elastomeric bearings due to their multi-layered and design difficulties. While elastomeric bearings are rigid against loads perpendicular to the layers, they are flexible against the loads parallel to the layers. In this way, spherical elastomeric bearings provide rigid against the central force caused by the rotation of the helicopter propeller, and flexibility against the blade's flapping and rotational movement. In this study, the Group Method of Data Handling (GMDH) model is used to estimate the maximum stresses in elastomeric layers in a spherical elastomeric bearing under compression and angular displacement loading. θ (angular displacement loading), P (pressure loading), a (radius of axis), β0 (first joint angle), cos (β0) (first joint angle cosine value), β1 (second joint angle), β2 (third joint angle), φt (cone angle), φp (angle between the direction of the pressure loading and the plane perpendicular to the elastomer layer), cos (φp), D (elastomer layer outer diameter), ne (elastomer layer number), d (elastomer layer hole diameter) and H (elastomer layer thickness) were used as input features for GMDH model. The results obtained with GMDH were also compared with different machine learning methods such as ANN, SVM, RF. According to the results obtained, GMDH model was found to be more successful than other models in estimating spherical elastomeric bearing.

Anahtar Kelime: ABAQUS nonlinear finite element analysis air vehicles hyper-elasticity spherical elastomeric bearing group method of data handling

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Kuncan, M., Kaplan, K., Mı̇naz, M. R., Kaya, Y., & Ertunç, H. M., A novel feature extraction method for bearing fault classification with one dimensional ternary patterns. ISA transactions, 2019.
2. Kaya, Y., Kuncan, M., Kaplan, K., Minaz, M. R., & Ertunç, H. M., Classification of bearing vibration speeds under 1D-LBP based on eight local directional filters. Soft Computing, 1-12, 2020.
3. Kaplan, K., Kaya, Y., Kuncan, M., Mı̇naz, M. R., & Ertunç, H. M., An improved feature extraction method using texture analysis with LBP for bearing fault diagnosis. Applied Soft Computing, 87, 106019, 2020
4. Kaya, Y., Kuncan, M., Kaplan, K., Minaz, M. R., & Ertunç, H. M., A new feature extraction approach based on one dimensional gray level co-occurrence matrices for bearing fault classification. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 1-18, 2020.
5. Panda, B., Mychalowycz, E., & Tarzanin, F. J., Application of Passive Dampers to Modern Helicopters. Smart Materials and Structures, 5 (5), 509, 1996.
6. Roeder, C. W., Stanton, J. F., & Taylor, A. W., Fatigue of Steel-Reinforced Elastomeric Bearings. Journal of Structural Engineering, 116 (2), 407-426, 1990.
7. Naghshineh A. K., Experimental Studies on Fiber-Mesh Reinforced Elastomeric Bearings, PhD Thesis, Middle East Technical University, Civil Engineering, Ankara, 2013.
8. Domaniç K. A., Seismic Performance of Unbonded Elastomeric Bearings on Bridges: An Experimental and Parametric Study, PhD Thesis, Middle East Technical University, Civil Engineering, Ankara, 2015.
9. Ruano P. C., Strauss A., An Experimental Study on Unbonded Circular Fiber Reinforced Elastomeric Bearings, Eng. Struct., 177, 72-84, 2018.
10. Chen G.-S., Zhang L. H., Li F.P., Qin H.Y., Li M. F., Finite Element Analysis for the Influence of Spherical Layered Elastomeric Bearing Structure on the Mechanical Behavior, Cailiao Gongcheng/Journal Mater. Eng., 10, 005, 2009
11. Su H., Ren J. X., Xue M. Y., Tong Y., Zheng Q., Yang J. X., Influence of Pressure and Deflection Loads on the Critical Behavior of Flexible Joints, Compos. Struct, 180, 772-781, 2017.
12. Ren J., Zhang X., Yang J., Wang C., Liu Y., Yang W., Structural Analysis and Testing of a Miniature Flexible Joint under Pressure and Vector Loading, J. Mech. Sci. Technol., 28 (9), 3637-3643, 2014.
13. Bayraklılar M. S., Helikopterlerde Kullanılan Küresel Elastomerik Yatakların Mekanik Tasarımı, PhD Thesis, Kocaeli University, Kocaeli, 2019.
14. Ogden R., Large Deformation Isotropic Elasticity-on the Correlation of Theory and Experiment for Incompressible Rubberlike Solids, Proc. R. Soc. London. Ser. A, 326 (1567), 565-584, 1972.
15. Mooney M., A Theory of Large Elastic Deformation, J. Appl. Phys., 11 (9), 582-592, 1940.
16. Shahzad M., Kamran A., Siddiqui M. Z., Farhan M., Mechanical Characterization and FE Modelling of a Hyperelastic Material, Mater. Res., 18 (5), 918-924, 2015.
17. Dere M., Filiz İ.H., Experimental investigation of the effects of workpiece diameter and overhang length on the surface roughness in turning of free machining steel and modelling of surface roughness by using ANFIS, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34 (2), 675-686, 2018.
18. Küçük H., Eminoğlu İ., Balcı K., Classification of neuromuscular diseases with artificial intelligence methods, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34 (4), 1725-1742, 2019.
19. Reşat H.G., Design and development of hybrid forecasting model using artificial neural networks and ARIMA methods for sustainable energy management systems: A case study in tobacco industry, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35 (3), 1129-1140, 2020.
20. Kaplan, K., Kuncan, M., & Ertunc, H. M., Prediction of bearing fault size by using model of adaptive neuro- fuzzy inference system. IEEE 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU 2015), Malatya, Turkey, 1925–1928, 2015.
21. Kaplan, K., Bayram, S., Kuncan, M., & Ertunç, H. M., Feature extraction of ball bearings in time-space and estimation of fault size with method of ANN. Proceedings of the 16th Mechatronika, Brno, Czech Republic, 2014.
22. Nguyen T. N., Lee S., Nguyen-Xuan H., Lee J., A Novel Analysis-Prediction Approach for Geometrically Nonlinear Problems Using Group Method of Data Handling. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 354, 506-526, 2019.
23. Jiang Y., Liu S., Peng L., Zhao N., A Novel Wind Speed Prediction Method Based on Robust Local Mean Decomposition, Group Method of Data Handling and Conditional Kernel Density Estimation, Energy Conversion and Management, 200, 112099, 2019.
24. Naeini S. A., Moayed R. Z., Kordnaeij A., Mola-Abasi H., Elasticity Modulus of Clayey Deposits Estimation Using Group Method of Data Handling Type Neural Network. Measurement, 121, 335-343, 2018.
25. Liu H., Duan Z., Wu H., Li Y., Dong S., Wind Speed Forecasting Models Based on Data Decomposition, Feature Selection and Group Method of Data Handling Network. Measurement, 148, 106971, 2019.
26. No Y. G., Lee C., Seong P. H. Development of a Prediction Method for SAMG Entry Time in NPPs Using the Extended Group Method of Data Handling (GMDH) model, Annals of Nuclear Energy, 121, 552- 566, 2018.
27. Wu J., Wang Y., Zhang X., Chen Z., A Novel State of Health Estimation Method of Li-ion Battery Using Group Method of Data Handling. Journal of Power Sources, 327, 457-464, 2016.
28. Kurnaz T. F., Kaya, Y., Prediction of the California Bearing Ratio (CBR) of Compacted Soils by Using GMDH-Type Neural Network. The European Physical Journal Plus, 134 (7), 326, 2019.
29. Khan A., Ko D. K., Lim S. C., Kim H. S., Structural vibration-based classification and prediction of delamination in smart composite laminates using deep learning neural network, Composites Part B: Engineering, 161, 586-594, 2019.
30. Yang Z., Fu J., Bai J., Liao G., Yu M., An Inverse Model of Magnetorheological Elastomer Isolator with Neural Network, 2019 Chinese Control And Decision Conference (CCDC), 1664-1667, IEEE, June 2019.
31. Vatandoost H., Alehashem S. M. S., Norouzi M., Taghavifar H., Ni Y. Q., A Supervised Artificial Neural Network-Assisted Modeling of Magnetorheological Elastomers in Tension–Compression Mode, IEEE Transactions on Magnetics, 55 (12), 1-8, 2019.
32. Yu Y., Li Y., Li J., Nonparametric modeling of magnetorheological elastomer base isolator based on artificial neural network optimized by ant colony algorithm, Journal of Intelligent Material Systems and Structures, 26 (14), 1789-1798, 2015.
33. Vatandoost H., Norouzi M., Alehashem S. M. S., Smoukov S. K., A novel phenomenological model for dynamic behavior of magnetorheological elastomers in tension–compression mode, Smart Materials and Structures, 26 (6), 065011, 2017.

APA	KAYA Y, MAKARACI M, Bayraklılar M, KUNCAN M (2021). Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. , 1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
Chicago	KAYA YILMAZ,MAKARACI Murat,Bayraklılar Mehmet Said,KUNCAN Melih Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. (2021): 1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
MLA	KAYA YILMAZ,MAKARACI Murat,Bayraklılar Mehmet Said,KUNCAN Melih Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. , 2021, ss.1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
AMA	KAYA Y,MAKARACI M,Bayraklılar M,KUNCAN M Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. . 2021; 1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
Vancouver	KAYA Y,MAKARACI M,Bayraklılar M,KUNCAN M Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. . 2021; 1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
IEEE	KAYA Y,MAKARACI M,Bayraklılar M,KUNCAN M "Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini." , ss.1331 - 1345, 2021. 10.17341/gazimmfd.722514
ISNAD	KAYA, YILMAZ vd. "Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini". (2021), 1331-1345. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.722514

APA	KAYA Y, MAKARACI M, Bayraklılar M, KUNCAN M (2021). Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 36(3), 1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
Chicago	KAYA YILMAZ,MAKARACI Murat,Bayraklılar Mehmet Said,KUNCAN Melih Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 36, no.3 (2021): 1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
MLA	KAYA YILMAZ,MAKARACI Murat,Bayraklılar Mehmet Said,KUNCAN Melih Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.36, no.3, 2021, ss.1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
AMA	KAYA Y,MAKARACI M,Bayraklılar M,KUNCAN M Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2021; 36(3): 1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
Vancouver	KAYA Y,MAKARACI M,Bayraklılar M,KUNCAN M Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2021; 36(3): 1331 - 1345. 10.17341/gazimmfd.722514
IEEE	KAYA Y,MAKARACI M,Bayraklılar M,KUNCAN M "Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 36, ss.1331 - 1345, 2021. 10.17341/gazimmfd.722514
ISNAD	KAYA, YILMAZ vd. "Veri işleme grup yöntemi (VİGY) sinir ağı kullanılarak küresel elastomerik yataklarda elastomer tabakalar üzerindeki maksimum gerilmenin tahmini". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 36/3 (2021), 1331-1345. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.722514