Yazar "Uzel, Hasan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Elektrik makinalarının geliştirilmiş sezgisel algoritma ile tasarımı
    (Düzce Üniversitesi, 2025) Uzel, Hasan; Güvenç, Uğur; Dalcalı, Adem
    Sabit mıknatıslı senkron motorlar (SMSM), yüksek verimlilikleri, güçlü tork ve güç yoğunlukları ile kompakt tasarımları sayesinde günümüzde en çok tercih edilen elektrik makinalarından birisidir. Ancak, SMSM'nin enerji verimliğinin arttırılması, çıkış gücünün maksimum olması, vuruntu torku ve motor ağırlığının azaltılması gibi durumlar için motor yapısının optimize edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada 15 kW gücünde SMSM'nin optimal tasarımı için gerekli parametrelerin optimal değerlerinin bulunması hedeflenmiştir. Bu amaç için geliştirilmiş yeni bir optimizasyon algoritması önerilmiştir. Önerilen bu algoritma, bulanık mantık tabanlı (fuzzy) uygunluk mesafe dengesi tasarımının Gradyan Tabanlı Optimizasyon (GBO) algoritmasına uygulanmasıdır. Geliştirilen algoritma ve literatürde etkili sonuçlara sahip olan çeşitli optimizasyon algoritmaları SMSM'nin kutup kucaklaması (Embrace), Ofset, çarpıklık (Skew), mıknatıs kalınlığı ve Stator oluk alt genişliği Bs1'in optimal değerlerini bulmak amacıyla belirlenen amaç fonksiyonu için test edilmiştir. Önerilen fFDBGBO algoritmasının GBO algoritmasına kıyasla verimliliği %0,2979 oranında artırdığı görülmektedir. Başlangıç tasarımı ile karşılaştırıldığında, fFDBGBO algoritması ile elde edilen motor tasarımında verim %91.7788'ten %93.0366'ya çıkarılarak önemli bir artış sağlanmış, mıknatıs ağılığı 2,14837 kg'dan 2,09475 kg'a düşürülmüş ancak motor toplam ağırlığı 53,2286 kg'dan 54,0436 kg'a yükselmiştir. Bu sonuçlar, fFDBGBO algoritmasının motor tasarımında verimliliği artırırken ağırlık ve doluluk faktörü gibi kritik parametreleri sınır değerler içinde tutarak optimize ettiğini göstermektedir. Optimizasyon algoritmalarında fitness değerinin sıfıra yakınsaması istenmektedir. Bu çalışmada fitness değeri 0.0699248 ile önerilen algoritmada en iyi değere sahiptir. Elde edilen sonuçlar önerilen algoritmanın rakip algoritmalara kıyasla daha etkili olduğunu göstermektedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Fuzzy Fitness Distance Balance Gradient-Based Optimization Algorithm (fFDBGBO): An Application to Design and Performance Optimization of PMSM
    (Ieee-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2025) Uzel, Hasan; Hinislioglu, Yunus; Dalcali, Adem; Guvenc, Ugur
    The exceptional properties of Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSMs), including their small construction, high power-torque density, and high efficiency, make them one of the most popular electrical machines. However, the motor structure needs to be optimized for circumstances like boosting the PMSM's energy efficiency, optimizing output power, and lowering motor weight and cogging torque. This research aims to identify the optimal values for the parameters essential to achieving the most efficient design of a 15 kW PMSM. For this purpose, a new optimization algorithm is proposed. This proposed algorithm is an application of the fuzzy logic-based fitness distance balance design to the gradient-based optimization algorithm (GBO). The developed algorithm is called fuzzy Fitness Distance Balance Gradient-Based Optimization (fFDBGBO) algorithm. The proposed algorithm and various optimization algorithms with effective results in the literature were tested for the fitness function determined to find the optimal values of Embrace, Offset, Skew Width, Magnet Thickness, and slot bottom width (Bs1) of PMSM. The results indicate that the suggested algorithm achieves better performance than rival algorithms in terms of effectiveness. Compared to the GBO algorithm, the proposed fFDBGBO method achieves a 0.2979% increase in efficiency. Compared to other algorithms, the suggested algorithm's objective function has the highest slot fill factor (49.9995%), yet it still complies with the specified limit value. Relative to the initial design, the motor efficiency achieved with the fFDBGBO algorithm improved from 91.7788% to 93.0366%, while the magnet weight decreased from 2.14837 to 2.09475, and the total motor weight remained approximately the same as 53.2286 kg and 54.0436 kg.