Nonlineer iteratif regresyon analizi kullanılarak düşük lastik şişirme basıncının yunuslama kuvvetine etkisinin incelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, standart değerinden düşük lastik şişirme basıncının frenleme esnasında taşıta olan etkisi deneysel olarak incelenmiştir. Deneysel çalışma laboratuvar ortamında taşıt fren testlerinin yapılmasını sağlayan, yarım taşıt modeli olarak dizayn edilmiş Fren-Süspansiyon Test Cihazında gerçekleştirilmiştir. Testler yapılırken 26 psi’dan 34 psi standart değerine kadar toplam beş farklı lastik şişirme basıncı ele alınmıştır. Her bir lastik şişirme basıncı için ayrı ayrı gerçekleştirilen deneyler neticesinde basınç değişiminin frenleme esnasında taşıt süspansiyonun da oluşan yunuslama kuvvetini karakterize eden parabolik bir eğri elde edilmiştir. Deney sonuçlarından yola çıkılarak elde edilen eğriye uygun iki farklı matematik model lineer olmayan regresyon ile türetilmiştir. Lineer olmayan regresyon işlemi için klasik regresyon algoritması ile Newton-Raphson İterasyon metodu birleştirilerek elde edilen Hibrit bir iteratif regresyon algoritması kullanılmıştır. Fourier seri açılımı ve üçüncü derece polinom temel alınarak iki farklı matematik model elde edilmiştir. Elde edilen matematik modellerin sırasıyla R2=0,9957 ve R2=0,9104 mertebesinde hassasiyet sağladığı görülmüştür.

In this study, the influence of the tire inflation pressure lower than the standard value to pitching force was examined experimentally. Experimental studies were carried out in a laboratory environment by using Brake-Suspension Test Device. That device is designed as a half-vehicle model due to perform vehicle braking tests. Five different tire inflation pressures, from 26 psi to 34 psi standard value, were considered when testing was conducted. As a result of the experiments carried out separately for each tire inflation press, a parabolic curve is obtained which characterizes the effect of pressure variation on the vehicle during braking. Two different equations for the parabolic curve obtained from the test results are derived by nonlinear regression. Nonlinear regression is made by using a hybrid iterative nonlinear regression algorithm, which is obtained by combining the conventional regression algorithms and the Newton Raphson Iteration Method. Two different mathematical models were obtained based on Fourier Series expansion and third order polynomial. The obtained mathematical models were provided high accuracy such as R2 = 0.9957 and R2 = 0.9104, respectively.