Dergiler / Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 24 - Sayı: 1

Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı ile Boylamasına Titreşimin Transendental Denklemin Çözümü

AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) APPROACH FOR SOLUTION OF THE TRANSCENDENTAL EQUATION OF LONGITUDINAL VIBRATION

Sayfa
161–170
Yayın Tarihi
2022-11-06
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)

Sürekli bir sistemin titreşimi çalışıldığında, sonuç olarak „transcendental denklem‟ elde edilir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Mekanik titreşim konusu mühendislik uygulamalarındaki en önemli konulardan biridir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Modeldeki nöronlar, giriş verileri, eğitim fonksiyonlarının etkileri incelendi.
💡
Sonuç & Katkı:Sürekli bir sistemin titreşimi çalışıldığında, sonuç olarak „transcendental denklem‟ elde edilir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Mekanik titreşim konusu mühendislik uygulamalarındaki en önemli konulardan biridir. Özellikle, mekanik bileşenin veya sistemin dizayn ve test aşamaları boyunca titreşim dikkate alınmalıdır. Bir titreşim konusu teorik olarak çalışıldığında, özdenklem ya da diferansiyel denklem olarak isimlendirilen hareket denklemi elde edilir. Hareket denklemi, çözümü düşünülen cismin titreşim davranışını verir. Sürekli bir sistemin titreşimi çalışıldığında, sonuç olarak „transcendental denklem‟ elde edilir. Transcendental denklemin çözümü klasik yöntemlerle mümkün değildir. Bu çalışmada, bir ucu sabitlenmiş ve diğer ucunda kütle taşıyan bir çubuğun boyuna titreşiminden elde edilen transcendental denklemin çözümü sunuldu. Bu amaçla, bir YSA modeli oluşturuldu ve bu modelde kullanılmak üzere veriler hazırlandı. Modeldeki nöronlar, giriş verileri, eğitim fonksiyonlarının etkileri incelendi. Bununla birlikte, YSA verileri kullanılarak çoklu regresyon modelleri geliştirildi ayrıca her mod için ANN analizi ile doğal frekans formülasyonları elde edildi. Sonlu elemanlar modal analizi ANSYS kullanılarak yapıldı. YSA ve ANSYS‟ten elde edilen sonuçlar analitik çözümle karşılaştırıldı ve hepsinin sonuçlarının oldukça yakın oldugu ortaya çıktı.

Abstract

Study of mechanical vibration is one of the major issues in engineering applications. Especially, during the design and test stages of a mechanical component or system, vibration must be considered. When a vibration issue is studied theoretically, a differential equation called characteristics equation or equation of motion (EOM) is obtained. A solution of EOM gives vibrational behavior of an object considered. When vibration of a continuous system is studied, a transcendental equation is finally obtained, whose solution by classical methods is not possible. In this study, the solution of the transcendental equation which is derived from the longitudinal vibration of a bar with one end fixed and a mass at the other end was presented. For this purpose, an ANN model was constructed and the datasets were created for the ANN model. The effects of the number of neurons, input data, and training function on the model were examined. In addition, multiple regression models were developed using the ANN data also natural frequency formulation was obtained by ANN analysis for each mode. A finite element modal analysis was performed by ANSYS software. The results obtained by ANN and ANSYS were compared with analytic calculation and it was shown that they were in enough agreement.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AKTAŞ, G. R., EMÜL, A., ORHAN, S. (2022). Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı ile Boylamasına Titreşimin Transendental Denklemin Çözümü. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 1, 161–170. https://ajindex.com/articles/643744

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (1)

  1. Akgöz B. and Civalek, Ö. (2013) “Longitudinal vibration analysis of strain gradient bars made of functionally graded materials,” Compos B Eng. 2013, vol. 55, pp. 263-268. doi:10.1016/j.compositesb.2013.06.035 2. Avcar, M. (2010) “Free vibration of randomly and continuously non- homogenous beams with clamped edges resting on elastic foundation,” J Eng Sci Des. 2010, vol.1, pp. 33-38. 3. Avcar, M. (2014) “Free vibration analysis of beams considering different geometric characteristics and boundary condition,” Int. Appl. Mech., vol.4, pp. 94-100.doi: 10.5923/j.mechanics.20140403.03 4. Avcar, M., Saplıoğlu, K. (2015) “An Artificial Neural Network Application for Estimation of Natural Frequencies of Beams”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 6, No. 6. doi:10.14569/IJACSA.2015.060614 5. Bagdatli, S. M., Özkaya, E. Özyiğit, H. A. and Tekin, A. (2009) "Nonlinear vibrations of stepped beam systems using artificial neural networks," Struct Eng Mech., vol. 33, pp.15-30. doi:10.1177%2F1077546312463760 6. Civalek, Ö. (2008) “Free vibration analysis of symmetrically laminated composite plates with first-order shear deformation theory (FSDT), by discrete singular convolution method,”Finite Elem Anal Des. 2008, vol. 44, pp. 725-731. doi: 10.1016/j.finel.2008.04.001 7. Civalek, Ö. and Gürses, M. (2009) “Free vibration analysis of rotating cylindrical shells using discrete singular convolution technique,” Int J Pres Ves Pip. 2009, vol. 86, pp. 677-683. doi: 10.1016/j.ijpvp.2009.03.011 8. Çalışkan, M. (1993) “Modal analysis and numerical solutions of multi-degree-of-freedom vibration systems,” Graduate thesis, Trabzon. 9. Ding, Z. C., Cao, M. S., Jia, H. L., Pan, L. X. and Xu, H. (2014) “Structural dynamics-guided hierarchical neural-networks scheme for locating and quantifying damage in beam-type structures." J Vibroeng., vol. 16, pp. 3595-3608. doi: 10.1057/jors.2015.56 10. Ece, M. C.,Aydogdu, M. and V. Taskin, (2007) “Vibration of a variable cross-section beam” Mech Res Commun. 2007, vol. 34, pp. 78-84. doi: 10.1016/j.mechrescom.2006.06.005 11. Flood, I., Christophilos, P. (1996) “Modeling construction processes using artificial neural networks,” Automation in Construction, Vol. 4, pp. 307-320 12. Gates, R., Choi, M., Biswas, S.K., Helferty, J.J. (1993) “Stabilisation of flexible structures using artificial neural networks,” Proceedings of 1993 International Conference on Neural Networks (IJCNN-93-Nagoya, Japan), vol. 2, pp. 181