Dergiler / Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2003 / Cilt: 9 - Sayı: 3

Design optimization of rotor-bearing systems

Rotor-rulman sistemlerinin tasarım optimizasyonu

Sayfa
319–326
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Günümüzde genetik algoritmalar bir çok alanda kullanılmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makale rotor-rulman sistemlerinin analizi ve optimizasyonunu göz önüne alarak yazarın çalışmaları ile birlikte literatürden kısa bir bilgi sunumu mahiyetinde bir çalışmadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmayla, rotor-rulman sistemlerinin optimizasyonu alanında çalışmak isteyen tasarımcıya bir motivasyon ve fikir verme amaç edinilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Günümüzde genetik algoritmalar bir çok alanda kullanılmaktadır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu makale rotor-rulman sistemlerinin analizi ve optimizasyonunu göz önüne alarak yazarın çalışmaları ile birlikte literatürden kısa bir bilgi sunumu mahiyetinde bir çalışmadır. Çalışmayla, rotor-rulman sistemlerinin optimizasyonu alanında çalışmak isteyen tasarımcıya bir motivasyon ve fikir verme amaç edinilmiştir. Çalışmada genetik algoritmalar methoduyla elde edilen sonuçlar numerik metodla elde edilen sonuçlarla kıyas edilerek genetik algoritmaların kabiliyeti gösterilmiştir. Genetik algoritmalar tabii seleksiyon (seçim) tekniğini kullanarak tanımlanan sınırlar içinde tarama yapan ve genetik fikrine dayalı uygun araştırma teknikleridirler. Günümüzde genetik algoritmalar bir çok alanda kullanılmaktadır.

Abstract

This paper presents a brief study of the information from the published literatüre and author's works regarding rotor-bearing systems analysis with respect to optimization. The main goal of this work is to motivate and give an idea to designers who are willing to deal with optimization of rotor-bearing sytems. The results obtained and presented in this study are to provide a comparison with numerical optimum design methods such as gradient-based method, and to show the potential of genetic algorithms in optimization of rotor-bearing systems. Genetic algorithms have been used as optimization problem solving techniques. They are parameter search procedures based on the idea of natural selection and genetics. These robust methods have increasingly recognized and applied in many applications.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SARUHAN, H. (2022). Design optimization of rotor-bearing systems. Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 3, 319–326. https://ajindex.com/articles/180445

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. Arora, R. K. 1987. Axisymmetric Finite Elements for Rotor Dynamics, Master Thesis, University of Kentucky, Lexington, KY. Barrett, L. E., Gunter, E.J., and Allaire, P. E. 1978. Optimum Bearing and Support Damping for the Unbalance Response and Stability of Rotating Machinery, ASME Trans. Journal of Engineering for Power, Vol. 94, pp. 89-94.
  2. Bhat, R. B., Rao, J. S., and Sankar, T. S. 1982. Optimum Journal Bearing Parameters for Minimum Rotor Unbalance Response in Synchronous Whirl, Journal of Mechanical Design, Vol.104, pp.339-344.
  3. Buckles, J. R. 1995. Methods of Modeling Machine Foundation Effects in Rotordynamic Systems, Master Thesis, University of Kentucky, Lexington, KY. Chen, W. J. 1987. Optimal Design and Parameter Identification of flexible Rotor-Bearing Systems, Ph.D. Dissertations, Arizona State University, Tempe, Arizona. Chen, W. J. C., Rajan, M., Rajan, S. D. and Nelson, H. D. 1988. The Optimal Design of Squeeze Film Dampers for Flexible Rotor Systems, ASME Journal of Mechanisms, Transmissions, and Automation in Design, Vol.110, pp.166-174.
  4. Enrich, F.F. 1992.
  5. Handbook of Rotordynamics, McGraw-Hill, Inc., New York, NY. Jeffcott, H.H. 1919. The Lateral Vibration of Loaded Shafts in the Neighborhood of a Whirling Speed- The Effect of Want of Balance, Phil. Mag., Ser.6, Vol.37, p.304. Goldberg, D.E. 1989.
  6. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison-Wesley,Reading. Mitchell, M. 1997. An Introduction to Genetic Algorithms, The MIT Press,
  7. Massachusetts. Rajan, M., Rajan, S. D., Nelson, H.D., and Chen, W.J. 1987. Optimal Placement of Critical Speeds in Rotor-Bearing Systems, Transactions of the ASME, Vol.109, p.152. Rankine, W.J.McQ. 1869. On the Centrifugal Force of Rotating Shafts, Engineer, London, Vol. 27, p. 249. Rouch, K.E. 1977. Finite Element Analysis of Rotor Bearing Systems with Matrix Reduction, Ph.D. Thesis, Marquette University. Rouch, K.E., McMains, T.H., Stephenson, R.W., and Emerick, M.F. 1991. Modeling of Complex Rotor Systems by Combining Rotor and Substructure Models, Finite Elements in Analysis and Design 10, Elsevier Science Publishers.
  8. Roso, C.A. 1997. Design Optimization of Rotor- Bearing Systems For Industrial Turbomachinery Applications, Ph.D. Dissertation, University of Kentucky, Lexington, KY. Saruhan, H., Rouch, K.E., and Roso, C.A. 2001. Design Optimization of Fixed Pad Journal Bearing for Rotor System Using a Genetic Algorithm Approach, International Symposium on Stability Control of Rotating