Yatay eksenli bir rüzgar türbininin kuyruk olasılığı modelleme yöntemi ile güvenilirlik tahmini

Abstract

Yüksek güvenilirliğe sahip mekanik sistemlerin güvenilirlik analizi kuyruk olasılığı modelleme yöntemi kullanılarak yapılabilir. Kuyruk olasılığı modelleme yöntemi ile yapılan güvenilirlik analizlerinde yapılan sınır durum fonksiyonu hesabı sayısı, diğer güvenilirlik hesaplama yöntemlerine kıyasla oldukça azdır ve düşük hesapsal maliyeti sebebiyle diğer güvenilirlik analiz yöntemlerine göre tercih edilir. Kuyruk olasılığı modelleme yöntemi ile güvenilirliğin belirlenmesi, sınır durum fonksiyonuna ait kümülatif dağılım fonksiyonunun kuyruk bölümünün benzeştirilmesine dayanır. Kuyruk bölümü seçilen eşik değer sayesinde belirlenir ve belirlenen kuyruk bölümüne bir olasılık modeli uygulanır. Seçilen eşik değerinin, hesaplanan güvenilirlik değeri üzerinde oldukça büyük bir etkisi vardır. Yapılan tez çalışmasının iki temel amacından biri, eşik değer seçimi için bir kılavuz oluşturabilmektir. Bunun için kuyruk olasılığı modelleme yöntemi farklı sayıda rassal değişken içeren, farklı lineerlik seviyesi, varyasyon katsayısı ve çarpıklık değerlerine sahip örnek problemlere uygulanmıştır. Örnek problemlere uygulanan kuyruk olasılığı modelleme yöntemi sonucunda 500 örneklem için uygun eşik değerin 0.90 olduğu belirlenmiştir. Yapılan tez çalışmasının diğer temel amacı ise kuyruk olasılığı modelleme yönteminin yatay eksenli bir rüzgar türbininin güvenilirlik tahmini için kullanılmasıdır. Bu uygulama probleminde, eşik değer olarak örnek problemlerden elde edilen uygun eşik değer seçilmiştir. Yatay eksenli rüzgar türbininin güvenilirliği aynı zamanda Monte Carlo simülasyonuyla da yapılmış ve bu yöntemden elde edilen sonuçlar kuyruk olasılığı modelleme yönteminden elde edilen güvenilirlik sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, kuyruk olasılığı modelleme yönteminin yüksek güvenilirliğe sahip yatay eksenli bir rüzgar türbininin güvenilirlik analizi için oldukça doğru ve etkin sonuçlar verdiği görülmüştür.

Reliability analysis of highly safe mechanical systems can be estimated using tail modeling. Tail modeling is preferred over other reliability estimation methods since it reduces computational costs by performing less limit state function calculations. Reliability estimation using tail modeling is based on approximating the tail portion of the cumulative distribution function of the limit state function. Tail portion is identified by a threshold value and a probability model is fitted to the specified tail portion. The selected threshold value has a significant effect on reliability estimations. One of the two major purposes of this study is to draw some guidelines for proper threshold selection. For this reason, tail modeling is applied to several benchmark example problems with varying number of random variables, level of nonlinearity, coefficient of variation and skewness values. The proper threshold value obtained from the example problems using 500 samples is found to be 0.90. The other main purpose of this study is to use tail modeling to estimate the reliability of a horizontal axis wind turbine. For this application problem, the threshold value obtained from the example problems is used. Reliability estimation of the horizontal axis wind turbine is also carried out using Monte Carlo simulation and results obtained from Monte Carlo simulation are compared to tail modeling results. Based on this comparison, it is found that tail modeling can predict the high reliability of horizontal axis wind turbine efficiently and accurately.