BAKIŞ AÇISI Point of View

(1)

(2)

(3)

ARGE Dergisi 01

BAKIŞ AÇISI

Point of View Dr. Tarık Öğüt

Yönetim Kurulu Başkanı FİGES A.Ş.

Değerli ARGE DERGİSİ okurları,

Elektrikli araçların yaşamımıza girmeye başlama- sıyla, “elektrifikasyon” kavramını daha sık duyar olduk. Günümüzde elektrifikasyon denilince, fosil yakıtlar yerine elektrik enerjisi kullanan teknolojilere geçiş kastedilmektedir. Bizleri bu akıma zorlayan neden ise, küresel ısınma ve her geçen gün daha da bariz hissetmekte olduğumuz iklim değişikliğidir.

Küresel ısınma nedeniyle son 25 yılda 3,8 trilyon ton buzun eridiği Grönland adası gerçeğini dikkate aldığımızda, bu süreci durdurmanın sadece bir hayal olduğunu düşünebiliriz. Ancak diğer taraftan öyle bir gerçek var ki, bizleri son derece umutlandırmaktadır.

1970’li yıllarda kutup bölgelerindeki ozon tabakası tahrip olmaya başladığının farkına varılmış, ancak alınan acil önlemler sayesinde “Ozon Delinmesi”

olarak da tabir edilen bu tahribat büyük ölçüde durdurulmuş, hatta tam tersine tahribatın onarılması sürecine girilmiştir. Stratosferdeki ozon molekülle- rinin, atmosfere salınan CFC (Kloroflorokarbon)’ler nedeniyle tahrip edildiğinin 1970’li yılların sonlarında bilimsel olarak belirlenmesi sonucunda uluslararası camia derhal eyleme geçmiştir.

Yoğun olarak buzdolaplarında, klimalarda ve yalıtım köpüklerinde kullanılan CFC gazlarının kullanımı

“Montreal Protokolü” ile 1987 yılında uluslararası ölçekte yasaklanmış ve derhal uygulamaya geçilmiştir. Son yapılan gözlemlere göre oluşan ozon deliğinin kapanma süreci devam etmekte olup, kuzey yarımküredeki delik 10 yıl içinde, güneydeki ise 30 yıl içinde tamamen kapanmış olacaktır. O halde böylesi büyük doğa olaylarında bile, bilimsel teşhisler neticesinde alınacak önlemler sıkı bir şekilde uygulandığında başarıya ulaşmak hayal değildir.

Yaklaşık 200 devlet tarafından 2016 yılında imzala- nan Paris İklim Anlaşması ile her devlet karbondioksit salımını (emisyon), başka bir deyişle karbon ayak izini azaltmayı taahhüt etmektedir. Bu anlaşmanın koyduğu hedef, küresel ısınmanın ortalama 1,5 dereceyi geçmemesini sağlamaktır. Geliştirilen matematiksel modeller ise küresel sıcaklığın, içinde bulunduğumuz yüzyıl içinde 1,8 ile 4 derece artacağını ortaya koymaktadır.

Ülkelere göre karbondioksit salımı büyük farklılıklar göstermektedir. Çin Halk Cumhuriyeti toplam salımın

yaklaşık olarak %28’inden sorumlu iken, bu oran sırayla ABD’de %15, Hindistan’da %7, Rusya’da %5, Japonya’da %3 ve Almanya’da %2 düzeyindedir.

Türkiye, yaklaşık %1 ile 16. sırada yer almaktadır.

Karbondioksit salım oranlarına sektörel olarak baktığımızda; ulaşımda benzin ve mazot kullanımı, sanayide enerji kullanımı ve binalarda ka- lorifer sistemleri nedeniyle havaya salınan karbondioksit, toplam salımın %70‘ini oluşturmaktadır.

O halde bu üç sektörde oluşturulacak elektrifikasyon girişimleri ve projeleri ile karbondioksit salımında önemli bir azalma sağlamasını bekleyebiliriz.

Elektrifikasyon çalışmaları devam ederken, yapma- mız gereken diğer bir faaliyet, mevcut elektrik üreti- minin karbon ayak izini azaltmak olmalıdır. 2018 yılı verilerine göre ülkemizde toplam üretilen elektrik enerjisinin %32’si yenilenebilir enerji kaynaklarından,

%30’u doğal gaz santrallerinden, geri kalan kısmı ise kömür santrallerinden elde edilmektedir. Başka bir değişle ürettiğimiz elektrik enerjisinin %62’si karbon ayak izi çok az veya düşük türdendir.

Türkiye, TOGG ile elektrifikasyon yönünde önemli bir adım atmıştır. Ancak, sanayi kuruluşlarında ben- zer adımların atılması, üretim süreçleri açısından çok kolay olmayabilir. Binaların ısıtılması noktasında fosil yakıtlardan elektrik enerjisi ile ısıtmaya geçil- mesi düşünülebilir, ancak bunun için elektrik üretiminin artırılması ve birim fiyatın düşürülmesi gerekecektir. Bu alanda tüm dünyada olduğu gibi Türkiye’de de karbon ayak izi neredeyse sıfır olan yeni nesil nükleer reaktörler grubuna giren Ergimiş Tuz Reaktörlerinin (ETR) milli olanaklarla geliştirilmesi çok anlamlıdır. Ülkemizde zaten bol miktarda bulunan Toryumu yakıt olarak kullanabilen bu reaktörler, sadece elektrik üretmek için değil, aynı zamanda binaların ısıtılması amacıyla da kullanılabildiğinden elektrifikasyon ve düşük karbondioksit salımı yönünden kritik öneme sahiptir.

İyi okumalar.

Dr. Tarık Öğüt

(4)

İÇİNDEKİLER

06 Makale Makale

Makale

Söyleşi

Röportaj Makale

Makale

OTOMOTİVDE TEKNOLOJİK KIRILMA YAŞANIYOR

RAYLI SİSTEMLERDE

ELEKTRİFİKASYON SİSTEMİ

PERMANENT MAGNET BRUSHLESS OUTER ROTOR DC MOTOR DESIGN

IN ANSYS ELECTRONICS

MONTE CARLO SIMULATION FOR RISK ANALYSIS OF EVA PROJECT COMPLETION TIME

‘‘ELEKTRİFİKASYON ÇALIŞMALARI’’

HAKKINDA,

DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI GÜNER BEY İLE

SÖYLEŞİ

12 20 16

24

30 35 40

STANDART SEYİR ÇEVRİMLERİ VE

MODEL TABANLI SİMÜLASYONDA

ELEKTRİKLİ ARAÇTA HARCANAN

ENERJİ KARŞILAŞTIRMASI

(5)

2020 - 4 / Sayı: 28

(Ekim - Kasım - Aralık) ISSN: 2147-9550

TEKNİK HİZMETLER Yayına Hazırlama ve Tasarım FİGES A.Ş. Esra SEVİNÇ Basım Yeri:

Everest Basım Matbaa Hiz. San.Tic.Ltd.Şti.

Sancaktepe Mah. 914. Sk.No:2/1 34200 Bağcılar / İSTANBUL

Tel :+90 212 434 51 34 Yayın Türü:

Yerel süreli Türkçe ve İngilizce Bilimsel Yayın 3 ayda bir yayımlanır

Kaynak Gösterilmek Şartıyla Alıntı Yapılabilir.

Yayınlanan Eserlerin Sorumluluğu Eser Sahiplerine Aittir.

Aksi Gösterilmedikçe Tüm Görseller:

ANSYS, MATHWORKS ve FİGES Para ile satılmaz

FİGES İLERİ

MÜHENDİSLİK VE ARGE TEKNOJİLERİ DERGİSİ

Haber

TÜRKİYE’NİN İLK ‘BATARYA MONTAJ FABRİKASI’ İÇİN ÇALIŞMALARA BAŞLANDI!

YEŞİL GELECEK: AVRUPA DÜŞÜK KARBONLU EKONOMİSİNE NASIL GÜÇ VERECEK?

ELEKTRİKLİ ARAÇLAR İÇİN 3 MİLYAR DOLARLIK ALT YAPI YATIRIMI GEREKİYOR

44 47 48

FİGES A.Ş. Adına Sahibi Yönetim Kurulu Başkanı Dr. Tarık ÖĞÜT

Sorumlu Yazı İşleri Müdürü Esra SEVİNÇ

esra.durmus@figes.com.tr Yayına Hazırlayanlar Esra SEVİNÇ Yönetim Yeri:

Odunluk Mahallesi Akpınar Caddesi Green White Plaza No: 5/7

16110 Nilüfer/Bursa Telefon : 224 4428585 Faks : 224 4428586 www.figes.com.tr

ARGE Dergisi 03

(6)

Elektrifikasyon karbondioksit emisyonlarını azaltarak; daha temiz hava, daha temiz çevre, daha temiz ürün sağlayacaktır.

Elektrik üretimi daha az karbon yoğun hale geldikçe, elektrifikasyonla ilişkili faydalar gelecekte artacaktır.

Elektrikli araçlar, çevresel faydalara ek olarak, elektrik bol olduğunda şarj eder ve elektrik talebi yüksek olduğunda şebekeye deşarj ederek elektrik şebekesine fayda sağlayacaktır.

Günümüzde teknolojik olarak endüstrinin yakıt tüketiminin yarısına

İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ İLE

MÜCADELENİN İLK KURALI:

HERŞEYİ ELEKTRİKLENDİRİN!

(7)

ARGE Dergisi 05

(8)

STANDART SEYİR ÇEVRİMLERİ VE MODEL TABANLI SİMÜLASYONDA ELEKTRİKLİ ARAÇTA HARCANAN

Emre AKILLI

Emre.Akilli@tofas.com.tr E-PWT Komponent Uzmanı TOFAŞ Ar-Ge

MAKALE

(9)

ÖZET

Son yıllarda elektrikli araçların (EV) kullanıcılar tarafından bilinirliğinin artması ve kullanımının günden güne yaygınlaşması ile birlikte gelişen teknolojilerin otomotiv üreticileri tarafından benimsendiği ve üreticilerin elektrifikasyon alanındaki çalışmalarını arttırdıkları gözlemlenmektedir. Yeni karbondioksit emisyon standartlarının 2020 yılı sonrasında yürürlüğe gireceği gerçeği, otomotiv üreticilerinin birçoğuna yeni teknolojileri üretmeye ve bu teknolojileri pazara sunmaya itmektedir. Emisyon ölçümlerinde gerçeğe daha yakın sonuçlar elde etmeye olanak sağlayan Dünya Genelinde Uyumlu Test Çevrimi- Worldwide Harmonized Light Vehicle Test Cycle (WLTC) 2018 yılı içerisinde Avrupa’ da devreye girmiştir. Bu çalışma kapsamında, elektrikli bir araç WLTC ve bir önceki referans olan Yeni Avrupa Sürüş Döngüsü- New European Drive Cycle (NEDC) koşullarında sanal ve gerçek ortamda test edilmiş, sonuçlar menzil ve enerji tüketimi açısından incelenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Elektrikli araç, WLTC, NEDC, Test döngüsü, Menzil, Elektrifikasyon 1. GİRİŞ

Günümüzde petrol nedenli küresel hava kirliliğindeki artış, yaşanmış olan emisyon krizi ve elektrikli araçların teknolojilerinin süreç içinde gelişmesi alternatif ulaşım metotlarına ilginin artmasına neden olmuştur (Tsiakma- kis et al. 2017). Bu bağlamda, taşıt egzoz emisyonları açısından en temiz ulaşım alternatifi olması beklenen EV’lerin en önemli dezavantajı tek bir şarjla görece kısa bir menzile sahip olmalarıdır (Sarıkurt et al. 2017). Bu- nunla beraber araçların broşürlerindeki verilen tam şarj ile gidilebilecek mesafelerin gerçek kullanım koşulları ile farklı olması ve elektrikli araçların mesafe hesaplamaları hakkındaki yazılan makalelerde bu konuya ilişkin hesaplamalar çelişkiler mevcuttur (URL 1).

(EU) No 443/2009 nolu regülasyon binek araçlar için 2015’ten 2020 yılına kadar ortalama karbondioksit emisyon oranlarının 130 gCO₂/km’den 95 gCO₂/km’ye çekilmesini hedeflemektedir (URL 2).

Burada amaçlanan otomobil endüstrisi tarafından yakıt verimliliğini artıracak ve CO₂ emisyonlarını azaltacak yeni teknolojilere yapılan yatırımları teşvik etmektir (URL 3).

Emisyon hedeflerine ulaşamayan üreticileri yüksek cezalar beklemektedir. Geçerli test protokolü ve ilgili test döngüsü olan NEDC’nin, gerçek dünyadaki yol operasyon koşullarında CO₂ hedeflerini düşürmedeki verimliliği çeşitli eleştiriler almıştır.

Sertifikasyon sırasında ölçülen CO₂ emisyon oranı gerçek yol koşullarında ölçülen emisyon oranından daha düşük gerçekleşmektedir. Bu fark “boşluk” olarak adlandırılmaktadır ve zamanla bu boşluk artmaktadır.

NEDC’de mevcut test prosedürünün esneklikleri yani çeşitli esnek tanımlanmış sınırlar üzerinde yapılan yorum ve aracın laboratuvar koşullarında çalışması bu boşluğa katkıda bulunmaktadır. Bu konuları ele almak ve etkinliğini güçlendirmek için Avrupa Komisyonu, mevcut politikaların bir tip onay sürecinde yeni, daha gerçekçi test prosedürünü devreye almıştır. WLTC kirletici ve CO₂ emisyonlarını belirlemek için küresel bir standart olarak geliştirilmiştir. WLTC ile daha sağlam bir test temeli ve gerçek karayolu taşıtlarının operasyo- nunu daha iyi temsil eden bir prosedür sağlamak amaçlanmaktadır (Tsiakmakis et al. 2017).

Örneğin Avrupa’da, gerçek emisyonlar arasındaki tutarsızlığın temel nedenlerinden biri, hafif hizmet araçlarının emisyon sertifikası için tip onayı testleri için kullanılan mevcut test döngüsünden ( NEDC) gelmektedir. NEDC’nin gerçek trafikteki bir aracın gerçek sürüş davranışını temsil etmediği ve bu nedenle kirletici emisyonlarını ve yakıt tüketimini doğru bir şekilde yansıtmadığı gösterilmiştir. Bu tutarsızlığın bir başka nedeni de “döngü tespiti” dir. Bazı otomobiller, laboratuvardaki şasi dinamometresindeki test döngüsünün iyi kontrol edilen koşulları altında yasal gereklilikleri yerine getirmek için ‘programlanabilir’ ancak yoldayken oldukça farklı çalışırlar. (Tutuianu et al. 2017).

WLTC ile her ne kadar gerçekçi koşullara yakın sonuçlar ölçülse de çevresel şartlar ve kullanım koşullarına göre üreticinin beyan ettiği yakıt tüketimi ve menzil değerlerinden bir miktar sapma olabilmektedir.

Üreticinin beyan ettiği değerler ile ortaya çıkması muhtemel farklar fosil yakıtlı araç kullanıcılarında genellikle kayda değer bir kaygı oluşturmamaktadır. Buna karşın elektrikli araçlarda halihazırda menzil kısıtlı ve şarj süreleri fosil yakıt dolum sürelerine göre oldukça uzundur. Bu sebeple elektrikli araç üreticile- rinin beyan ettiği yakıt tüketim ve menzil değerlerinin gerçek kullanım koşullarından sapması kullanıcılar üzerinde ilave baskı oluşturmaktadır. Piyasa halihazırda satılmakta olan bazı elektrikli araçların yakıt tüketim ve menzil beyanları NEDC’ ye göre verilmiş iken, 2018 ve sonrası piyasaya sunulmuş olan araçlarda bu beyanlar WLTC sonuçlarına göre belirlenmiştir. Bu çalışma kapsamında tam elektrikli bir araç NEDC ve WLTC koşullarında sanal ve fiziksel olarak test edilmiş, sonuçlar kilometre başına enerji tüketimi açısından incelenmiştir.

ARGE Dergisi 07

(10)

2. ELEKTRİKLİ ARAÇLARDA HARCANAN ENERJİ KARŞILAŞTIRMASI 2. 1. NEDC VE WLTC ARASINDAKİ FARKLAR

Yakıt tüketimini etkileyen ana farkları arasında test çevrimi ve vites değiştirme sırası, araç kitle tanımı, yol yükü tespiti, şasi dinamometresi ön koşullanması, sıcaklık ve REESS (Şarj Edilebilir Elektrikli Enerji Depolama Sistemi- Rechargeable Electric Energy Storage System) şarj dengesi düzeltmesi gibi parametreler ile WLTC, NEDC’den önemli ölçüde farklıdır (Tsiakmakis et al. 2017). Şekil 1. de görüldüğü gibi NEDC- WLTC hız zaman karşılaştırılması grafik üzerinde yapılmıştır.

Şekil 1. NEDC-WLTC Hız -Zama Karşılaştırması

Tablo 1.de görüldüğü gibi NEDC ve WLTC arasındaki farklar gösterilmiştir.

Tablo 1. NEDC ve WLTC Arasındaki Farklar (URL 4)

Tablo 2.de görüldüğü gibi NEDC ve WLTC arasındaki parametrik farklar gösterilmiştir. Tablo 2. NEDC ve WLTC Arasındaki Parametrik Farklar (URL 4)

NEDC Tek çevrim

20 dk 11 km

2 faz. 66% şehir içi, 34% şehir dışı 34 km / saat

120 km / saat

NEDC kapsamında değerlendirilmeyen karbondioksit ve yakıt performansı

üzerindeki etkiler

Araç sabit vites değiştirme noktalarına sahiptir

20-30 °C’de ölçülür

WLTC

Gerçek sürüşe yakın birçok parametreyi temsil eden dinamik çevrim

30 dk 23,25 km 4 fazla dinamik faz.

52% şehir içi, %48 şehir dışı 46,5 km / saat 131 km / saat

Ek özellikler (araç başına değişebilir) dikkate alınmıştır

Her araç için farklı vites geçiş noktalarına sahiptir

23 °C’de ölçüm yapılmaktadır. 14 °C’de CO2 değerleri düzeltilmektedir.

Test Çevrimi Çevrim Zamanı Çevrim Mesafesi

Sürüş Fazları Ortalama Hız Maksimum Hız Seçmeli Ekipman

Üzerindeki Etkisi

Vites Geçişleri Test Sıcaklıkları

PARAMETRE Toplam Zaman (s)

Mesafe (km) Max. Hız (km/h) Ortalama Hız (km/h)

NEDC 1180

11 120

34

WLTC 1800

23,3 131 47

FARK 620 12,3 11 13

(11)

Elektrikli araç NEDC ve WLTC çevrimini ayrı ayrı koşturmak üzere firmada bulunan ve emisyon testlerinin yapıldığı laboratuvarda aynı koşullarda test edilmiştir. Tablo 3.de test edilen EV özellikleri gösterilmiştir.

Tablo 3. Test Edilen EV Özellikleri

2.2. SİMÜLASYON VE GERÇEK KOŞUL TEST ÇEVRİMLERİ

İlgili araç matematiksel olarak MATLAB Simulink ortamında modellenmiş, simülasyonlar NEDC ve WLTC’ de belirtilen koşul ve kısıtlar çerçevesinde gerçekleştirilmiştir.

Şekil 2’de görüldüğü gibi NEDC ve WLTC arasında daha net bir karşılaştırma yapabilmek için her iki çevrim şehir içi ve şehir dışı olarak ayrıştırılmıştır. NEDC çevriminde şehir içi ve şehir dışı ayrımı net iken WLTC’ de 60km/s ’den düşük hızların daha yoğun olduğu ilk 780 saniyelik kısmın şehir içi olduğu varsayılmıştır. WLTC çevriminde 780 ila 1800 saniye arasında kalan kısım ise şehir dışı olarak kabul edilmiştir.

Şekil 2. WLTC Grafiği Üzerinde Şehir İçi- Şehir Dışı Korelasyonu

NEDC ve WLTC arasındaki şehir içi ve şehir dışı menzil karşılaştırılması Tablo 4’de gösterilmiştir.

Tablo 4. NEDC ve WLTC Arasındaki Şehir İçi ve Şehir Dışı Harcanan Enerji Karşılaştırılması

NEDC ve WLTC arasındaki şehir dışı harcanan enerji karşılaştırılması Tablo 5’te gösterilmiştir.

Tablo 5. NEDC ve WLTC Arasındaki Şehir Dışı Harcanan Enerji Karşılaştırılması

NEDC ve WLTC arasındaki şehir içi harcanan enerji karşılaştırılması Tablo 6’da gösterilmiştir.

Tablo 6. NEDC ve WLTC Arasındaki Şehir İçi Harcanan Enerji Karşılaştırılması Motor Tipi

Maksimum Güç Maksimum Moment

Maksimum Hız 0-50 km/s Hızlanma Süresi 0-100 km/s Hızlanma Süresi

Batarya

Araç Test Ağırlığı (Yarı Yüklü)

AC Induction 83 kW 240 Nm 135 km/s

4.4 s 12.7 s 29.3 kWh

2125kg

Parametre (NEDC / WLTC)

Şehir İçi / Şehir Dışı Ortalama Harcanan Enerji (kWh/100Km)

Şehir Dışı Ortalama Harcanan Enerji (kWh/100Km)

Şehir içi Ortalama Harcanan Enerji (kWh/100Km)

Test

%10-12 WLTP fazla

Test

%8-10 WLTP fazla

Test

%7-9 WLTP fazla

Simülasyon

%7-9 WLTP fazla

ARGE Dergisi 09

(12)

3.SONUÇLAR

Bu çalışmada elektrikli aracın menzile etki eden enerji tüketimi; NEDC ve WLTC çevrimlerinde, şehir içi ve şehir dışı koşullarında fiziksel olarak ve MATLAB Simulink ortamında sanal olarak test edilerek incelenmiştir.

Şehir içi ve şehir dışı test çevrimlerinde kilometre başına harcanan enerji olarak incelendiğinde WLTC sonuçlarının NEDC’ ye göre %10 ila %12 oranında fazla olduğu, simülasyon sonuçlarında ise %7 ila %9 oranında bir fark oluştuğu görülmüştür. Şehir dışı koşullarda kilometre başına harcanan enerji olarak incelendiğinde WLTC sonuçlarının NEDC’ye göre %8 ila %10 oranında fazla olduğu görülmüştür. Şehir içi kilometre başına harcanan enerji olarak incelendiğinde WLTC sonuçlarının NEDC’ ye göre %7 ila %9 oranında fazla olduğu görülmüştür.

Simülasyonlarda kullanılan araç modelinde ideal kabul edilen bazı kısımların daha detaylı olarak matematiksel ifade edilmesi ile simülasyon sonuçlarının gerçek test sonuçlarına daha da yakınsayacağı öngörülmektedir.

Tespit edilen iyileştirmeler ileride yapılacak bir çalışma kapsamında ayrıca uygulanacaktır.Global olarak farklı üreticilerin vermiş olduğu referans değerlere bakıldığında NEDC ve WLTC ortalama harcanan enerji değerleri arasında %8 ila %33’e varan oranlarda fark oluştuğu gözlemlenmiştir.

Sonuçlar elektrikli araç kullanıcıları, yeni elektrikli araç satın almak isteyen müşteriler veya elektrikli araç üzerinde çalışma yapan tüm teknik insanların; üreticilerin vermiş olduğu katalog değerleri üzerinde korelasyon yapmasını kolaylaştıracaktır. Bu çalışmanın dünyada WLTC’ye geçişin hızlandığı bu dönemde NEDC ve WLTC arasındaki korelasyonda bir rehber niteliği olması beklenilmektedir.

KAYNAKLAR

[1] Tsiakmakis S., Fontaras G., Cubito C., Pavlovic J., Anagnostopoulos K., Ciuffo B., (2017) , “From NEDC to WLTP: effect on the type-approval CO2 emissions of light-duty vehicles, JRC Policy Report, pp. 6-9

[2] Sarıkurt T.*, Balıkçı A. “Tam elektrikli araçlar için özgün bir enerji yönetim sistemi uygulaması”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 32:2 (2017), pp. 323-333

[3] URL 1: InsideEVs (2019), Here’s How To Calculate Conflicting EV Range Test Cycles: EPA, WLTP, NEDC, https://insideevs.com/features/343231/heres-how-to-calculate-conflicting-ev-range-test-cycles-epa-wltp- nedc/, 07.03.2019

[4] URL 2: European Union Regulation (EC) No 510/2011 (2011), https://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/

LexUriServ.do?uri=OJ:L:2011:145:0001:0018:EN:PDF

[5] URL 3: European Union Regulation (EC) No 443/2009 (2009),https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/

TXT/?uri=CELEX%3A32009R0443

[6] Tsiakmakis S. a,b, Fontaras G. a,⇑, Ciuffo B. a, Samaras Z. b (2017), “A simulation-based methodology for quantifying European passengercar fleet CO2 emissions”., Elsevier Apllied Energy, 2 pages

[7] URL4: ACEA (2017),European Automobile Manufacturers Association,https://wltpfacts.eu/from-nedc-to- wltp-change/

[8] Tutuianu M. a,⇑, , Bonnel P. a , Ciuffo B. a , Haniu T. b , Ichikawa N. c , Marotta A. a⇑ , Pavlovic J. a , Steven H. d (2015), “Development of the World-wide harmonized Light duty Test Cycle (WLTC) and a possible pathway for its introduction in the European legislation” (2015), Transportation Research Part D 40, 61–75, 2 pages

(13)

ARGE Dergisi 33

(14)

OTOMOTİVDE TEKNOLOJİK KIRILMA YAŞANIYOR

MAKALE

Dr. Öğr. Grv. Didem Kıvanç Türeli

didem.kivanc@okan.edu.tr Okan Üniversitesi

Dr. Öğr. Grv. Başar Özkan

basar.ozkan@okan.edu.tr Okan Üniversitesi Prof. Dr. Semih Bilgen

semih.bilgen@okan.edu.tr Okan Üniversitesi

Prof. Dr. R.Nejat Tuncay

nejat.tuncay@okan.edu.tr Okan Üniversitesi

Dr. Engin Özatay, Y. Müh

engin.ozatay@okan.edu.tr Okan Üniversitesi

Dr. Öğr. Grv. Ömer Cihan Kıvanç

cihan.kivanc@okan.edu.tr Okan Üniversitesi Prof. Dr. Tevfik Akgün

tevfik.akgun@okan.edu.tr Okan Üniversitesi

Prof. Dr. Orhan Behiç Alankuş

orhan.alankus@okan.edu.tr Okan Üniversitesi

(15)

GİRİŞ

Bütün bilim ve sanayi çevrelerince görülmektedir ki yeni bir çağı yaşıyoruz. Kimileri bu çağı “Bilgi Çağı” kimileri

“Enformasyon Çağı” olarak nitelendirmektedir. Bir çok kişi de durumu “Dijital Dönüşüm” olarak, bazıları da

“Endüstri 4.0” olarak nitelendiriyor. Nasıl 18. Yüzyıl’dan itibaren kas kuvveti makinalarla aşılmış ve endüstri devrimi meydana gelmiş ise, bu gün de insan beyin gücü aşılmış ve bilginin alınması, depolanması, işlenmesi, karar oluşturulması ve iletilmesi yönünde büyük ilerlemeler meydana gelmiştir. Bu ilerlemeler yapay zeka uygulamalarına yol açmış ve makinalar insanlardan daha hızlı ve doğru kararlar alıp uygulayabilme seviyesine ulaşmıştır. Bu gelişmelerin otomotiv sanayiine yansıması kaçınılmaz olmuştur. Bugün geliştirilmekte olan yeni araçlar, yapay zeka ürünleriyle donatılmış birer yürüyen bilgisayara dönüşmektedir. İnsanoğlunun bir taşıtı kullanırken kazandığı yetenek ve birikimler, araçlara yerleştirilen çeşitli ölçme, haberleşme, algılama ve kumanda elektronik donanım ve yazılımlarla, insan yeteneklerini aşmaya başlamıştır. Şirketler birbiri ile haberleşen, elektrikli ve otonom araç prototiplerini üretmekte ve bunların kabiliyetlerini artırmaya çalışmaktalar.

21.ci yüzyılda yukarıdaki devrimsel gelişmeler yaşanırken bir diğer kuvvetli etmen de teknolojik gelişmeleri etkilemektedir. Bu etmen Sera Gazı salımı ve sonucunda oluşan Küresel Isınmadır. İçten yanmalı motorlar ile çalışan binek araçlar atmosfere yaklaşık 100-170 gr/km CO2 salmaktadır. Yeni standartlar, araçların atmosfere saldıkları CO2 ve diğer sera gazlarını önemli ölçüde kısıtlamaktadır. Bunun sonucu olarak otomotiv şirketleri Elektrikli Araç (EA) ve Hibrit Elektrikli (HEA) araç üretimine yönelmiştir. Önümüzdeki yıllarda satılan HEA ve EA’larda üstel bir artışın gerçekleşeceği beklenmektedir. Nitekim 2019 yılında 2.1 milyon elektrikli araç satılmış ve dolaşımdaki elektrikli araç 7.2 milyona ulaşmıştır.

OKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ İLE ULAŞTIRMA TEKNOLOJİLERİ VE AKILLI OTOMOTİV SİSTEMLERİ UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ (UTAS)

Yukarıda belirtilen teknolojik kırılmanın Türkiye için bir fırsata çevrilmesi amacıyla, elektrikli akıllı araçlar ve ulaşım sistemleri alanındaki araştırmaları geliştirmek ve sanayimize yaymak üzere 2009 yılında Okan Üniver- sitesinde UTAS Ulaştırma Teknolojileri ve Akıllı Otomotiv Sistemleri Uygulama ve Araştırma Merkezi kuruldu. Daha önce yapılmış olan elektrikli araç çalışmalarına ek olarak, tümüyle otonom bir sürücüsüz araç konusu ile uğraşıldı ve 2010 yılında Linea model bir araç sürücüsüz olarak Okan Üniversitesi kampüsünde başarıyla denendi. Bu araç o tarihte yalnızca engeller arasında kendi yolunu bulup sürücüsüz olarak seya- hat edebiliyordu. Elbette karayoluna çıkmaya hazır değildi. Türkiye’nin ilk yerli sürücüsüz otomobili aşağıda gösterilmiştir.

ARGE Dergisi 13

(16)

Sonraki yıllarda İstanbul Kalkınma Ajansından alınan desteklerle 2014 yılında e-Hike “Yenilikçi ve Sürdürü- lebilir Elektrikli ve Hibrid Araç Teknoloji Geliştirme ve Kümelenme Merkezi” ve 2015 yılında e-Hike Link

“Yenilikçi Akıllı ve Haberleşen Araç Teknolojileri Geliştirme ve Kümelenme Merkezi” kuruldu. Bu merkezlerdeki ArGe, İnovasyon ve proje çalışmalarında, Yazılım Sanayicileri Derneği YASAD, Türk Elektronik sanayicileri derneği TESİD ve Taşıt Araçları Tedarikçileri Derneği TAYSAD yer aldı.

Okan Üniversitesi ve UTAS, uluslararası bir mükemmeliyet merkezi olma hedefini gerçekleştirmek üzere Avrupa Akıllı Ulaşım Ağı ERTICO ve Avrupa Yeşil Araç Girişimi EGVIA’ya üye oldu. Geçen süre içersinde Tübitak destekli pek çok projeye ek olarak, Avrupa Birliği UFUK 2020 Ar-Ge programı çerçeve- sinde FORD OTOSAN ile birlikte yakıt optimizasyonu yapan optiTruck projesi tamamlanmış, sürücü davranışlarını ele alan MODALES projesi ise halen devam etmektedir. H2020 kapsamında birçok Avrupa kentiyle birlikte Tuzla ve Pendik belediyelerinin de uygulamacı olarak katılacağı akıllı ulaşım çözümlerinin yaygınlaştırılmasına yönelik RECIPROCITY projemiz de 2021 yılında başlamıştır. Diğer yönden Elektrikli Araç ve İleri Batarya teknolojisi geliştirme konulu 2 AB projesi ise değerlendirilmektedir.

İSTANBUL OKAN ÜNIVERSİTESİ UTAS ( ULAŞTIRMA TEKNOLOJİLERİ VE AKILLI OTOMOTİV SİSTEMLERİ ARAŞTIRMA VE UYGULAMA MERKEZİ ) VE OTOKAR İŞBİRLİĞİ İLE YAPILAN OTONOM OTOBÜS TESTLERİ BAŞARI İLE TAMAMLADI

Prof.Dr. Orhan Alankuş yönetiminde TEYDEB 1505 destek programı ile İstanbul Okan Üniversitesi Makine, Elektrik/Elektrik Elektronik, Bilgisayar, Mekatronik ve Yazılım Mühendisliği bölümlerinden 8 Akademisyen, UTAS uzman araştırmacıları ve burada çalışan Doktora, Y.Lisans ve Lisans öğrencileri tarafından geliştirilen OTOKAR Otonom otobüsü OTOKAR test pistinde yapılan testleri başarı ile geçti. Bu projede amaç belirli bir parkurda otobüsün otonom bir şekilde ilerleyerek, duraklarda durması, yolcuları aldıktan sonra hareket etmesi, önünde daha ağır giden bir araç olduğunda aktif olarak onu takip edebilmesi, öndeki aracın ani duruşunda veya bir yaya çıktığında acil fren yapabilmesi, sollama algoritmasının geliştirilmesi hedeflenmekte idi. OTOKAR otobüsünde öncelikle TÜRKİYE’de sadece İstanbul Okan Üniversitesi’nde olan 64 kanallı, saniyede 2,2 milyon nokta verebilen gerçek zamanlı bir lidar ile haritalandırma çalışması yapılmış, hem harita hem de hassas GPS ile yörünge takibi hassas şekilde sağlanmıştır. Yukarıdaki şekilde solda Lidar yol görüntüsü, sağda ise radarların kapsadığı alanlar gösterilmiştir. Araç üzerinde 4 lidar ve 6 kamera da dahil olmak üzere 20 ye yakın sensör vardır, bu sensörler vasıtası ile deney otobüsü çevresini hassas bir şekilde algılayabilmektedir.

İstanbul Okan Üniversitesi UTAS laboratuvarlarında bulunan ileri yazılım ve donanım sistemleri ile geliştirilen OTOKAR Otobüsü, artık belirli güzergahlarda otonom sürüş ile yolcularını en konforlu ve güvenli şekilde ağırlamaya hazırdır. UTAS, yeni projesi OPINA( Açık İnovasyon Otonom Araç Geliştirme ve Test Platformu) projesi altyapısını da kullanarak akademisyenleri, araştırmacıları ve öğrencileri ile otonom ve haberleşen araç alanlarında dünyada öncü üniversitelerden birisi olacak ve sanayimize destek verecektir.

(17)

OPINA AÇIK İNOVASYON OTONOM ARAÇ GELİŞTİRME VE TEST PLATFORMU

İstanbul Okan Üniversitesi Mühendislik Fakültesini ve UTAS Uygulama ve Araştırma merkezini bir Mükem- meliyet Merkezi haline getirecek proje, yaklaşık 5 Milyon Avro miktarındaki finansmanı Avrupa Birliği tarafından sağlanan “Open Innovation Autonomous Vehicle Development and Testing Platform” (Açık İnovasyon Otonom Araç Geliştirme ve Test Platformu) isimli projedir. Bu platform sürücüsüz araç için yazılım geliştirmek isteyen tüm araştırmacılara, yazılımlarını geliştirme ve deneme imkanı getirecektir. Kurulan sistem son derece gelişmiş bir bilgisayar sistemi ve içersine yüklenmiş yazılımlar ile, araçların dinamik davranışlarını modelle- yerek bir sanal araç üretecek, bu sanal aracın üzerine radarlar, kameralar ve Lidarlar (lazerli radar) ile uydudan gelen bilgi ile aracın konumunu belirleyen GNSS yerleştirilecektir. Bu sensörler ileri haberleşme hatları ile aracı idare eden bilgisayara bağlanacak, böylece sanal sistemler ile gerçek sensörler biribirleriyle etkileşerek müşterek çalışabileceklerdir. Döngüde donanım olarak adlandırılan bu sistem tümüyle gerçekleştirildikten sonra, araç için bir yol profili tanımlanacaktır. Bundan sonra yapılması gereken aracın kendi coğrafi konumu ile yol bilgilerini örtüştürmesi ve verilen yol güzergahı içinde güvenli bir biçimde gitmesi için, gaz, fren, direksiyon kontrolunu yapmasıdır. Sürücüsüz giden bu yarı sanal araç doğal olarak, trafik işaretlerine uyacak, önündeki ve karşıdan gelen araçlarla uyumlu bir biçimde sollama yapabilecek, kavşaklarda önceliği uygulayacak, ana yoldan tali yola çıkabilecek veya tersini yapabilecek, hava ve yol koşullarına göre hızını ayarlayabilecek, özetle usta bir sürücünün yapmakta olduğu tüm eylemleri yerine getirebilecektir.

Bu sistem bir platform olarak sürücüsüz araç ile ilgili çalışan tüm yazılım geliştiricilerin hizmetine açılacaktır.

Bu nedenle projenin ismi “Open Innovation Autonomous Vehicle Development and Testing Platform” dur.

Yazılım ve donanım firmaları birbirinden tamamen bağımsız ve gizli kalmak kaydıyla geliştirdikleri yazılımları bu sistem üzerinde deneyecekler, yazılım hatalarını düzelterek geliştirip mükemmel hale getirebileceklerdir.

Bu projenin son aşaması geliştirilen ve yarı sanal ortamda başarıyla denenen yazılımların, gerçek araçlar üzerinde denenmesiyle ilgilidir. Proje kapsamında alınan birisi benzinli diğeri elektrikli iki araç üzerine otonom hareket için gereken lidar, radar, kamera, imu, gnss gibi tüm algılayıcılar konacak ve bu araçlar tamamen sürücüsüz gidebilecek hale getirilecektir. Yazılımlarını adım adım yarı sanal araç üzerinde deneyerek geliştirip mükemmelleştiren firmalar daha sonra bu yazılımları gerçek araçlar üzerinde deneyebileceklerdir. Eğer yol testlerini hertürlü olumsuz senaryo karşısında başarırlarsa bu firmalar bu yazılımlarını sertifikalandırarak satışa hazırlayacaklardır.

Bu gün için dünyada yapılan ArGe harcamalarının çoğunu, bilinen taşıt üreten şirketler ile; Google, Apple, Microsoft, Amazon, Intel, Delphi, Bosch, Uber gibi bilgi ve hizmet teknolojisi üzerinde yetkinleşen firmalar yapmaktadırlar. İleri elektronik, yazılım ve yapay zeka uygulamalarına büyük kaynaklar ayrılmakta, bilgi teknolojisi şirketleri ile dev otomotiv şirketleri ortak projeler yapmaktadır Open Innovation Autonomous Vehicle Development and Testing Platform projesi tamamlandığında, öncelikle Türkiye’deki elektronik ve yazılım şirketleri çok küçük harcamalarla sürücüsüz araç donanım ve yazılımlarını geliştirebilecekler ve dünya ölçeğinde rekabet edebilir hale geleceklerdir. Bu merkez yalnızca Türkiye’de değil Avrupa’daki firmalara da hizmet verebilecek böylece İstanbul Okan Üniversitesi sürücüsüz araç geliştirmek isteyenler için uluslararası bir Mükemmeliyet Merkezi haline gelecektir.

ARGE Dergisi 15

(18)

RAYLI SİSTEMLERDE

ELEKTRİFİKASYON SİSTEMİ

Öğr.Gör.Dr. Mine SERTSÖZ

msertsoz@eskisehir.edu.tr Eskişehir Teknik Üniversitesi

MAKALE

(19)

ARGE Dergisi 17 1. TRAFO MERKEZLERİ

Trafo merkezleri, cer motorlarının ve yardımcı sistemlerin beslenmesi için ihtiyaç duyulan elektrik enerjisini sağlamakla yükümlüdür. Trafo merkezleri elektrik enerjisini yüksek gerilim ağından alarak gerekli transmisyon işlemlerinden geçirir ve raylı sistemin kullanımına uygun hale getirir. Bu transmisyon işlemi sonucunda belli bir AC frekans veya doğrultularak DC elektrik değeri elde edilmiş olur. Aşağıdaki tablo bu besleme çeşitlerini özetlemek için oluşturulmuştur:

Genelde şehir içi hatlarda 750 V DC ve şehirlerarası hatlarda 25 kV AC kullanılmaktadır.

2. KATENER/3.RAY SİSTEMLERİ

Bu sistemler, trenlerin veya dizilerin ihtiyaç duyduğu elektriği temin ettikleri yerdir.

•KATENER (STANDART VEYA RIJIT)

Katener sistem denilince aracın üzerindeki enerji sağlayan hatlar gelmektedir. Standart katener otomatik ve sabit gergili olmak üzere iki çeşittir. Otomatik 100 km/h; sabit gergili 40 km/h’e kadar olan raylı sistem araçlarında kullanılır. Donanım olarak taşıyıcı tel, kontak teli, izolatör, pandül, atlama kabloları, iletken gergi düzenekleri, direk, konsol, hoban, ve diğer bağlantı parçaları kullanılır.

Rijit katener ise, aluminyum kompozit bir profil ve buna ekli bir kontak telinden oluşmaktadır. Bu kontak teli, akım toplayıcı (pantograf) kontak teline temas eder. Metroda, hafif ve şehirler arası raylı sistem araçlarında rahatlıkla tercih edilebilir. Bu yapı hafif olmasının yanında yüksek bir iletkenliğe de sahiptir. Ayrıca 3. ray sis- temine de bir alternatiftir. Bu sistemin en büyük avantajlarından biri de konvansiyonel

katener sistemleri ile beraber aynı hatta kullanılabilmesinde bir sakınca olmamasıdır.

Rijit ile standart katener sistemi karşılaştırılacak olursa:

* Rijit Katener sisteminde standart katener sisteminde kullanılan araçlar ve pantograflar rahatlıkla kullanılabilir.

* Standart katener sistemlerinde bulunan kontak telinin kopması gibi bir durum söz konusu olmadığından rijit katener son derece güvenlidir.

* Rijit katenerde parça sayısı azdır ve kontak teli çok kolay bir şekilde değiştirilebilir.

* Rijit katenerde akım taşıma kapasitesi ve kısa devre direnci çok daha yüksektir.

* Rijit katenerde kablo kesitini arttırmaya dolayısıyla da ilave hat fiderleri ya da kablolamaya ihtiyaç duyulmaz.

* Rijit katener sistemi tünellerde kullanılırken maliyeti yükseltmez.

* Rijit katener sisteminde, gergi cihazlarına ihtiyaç duyulmamaktadır.

* Rijit katenerde kayıp güç düşüktür.

* Rijit katenerde nadiren değiştirilmeye ihtiyaç duyar.

Tablo 1. DC ve AC Besleme Çeşitleri ve Onlara Ait Akım Toplama Sistemleri

DC AC

600 V 750 V 1200 V 1500 V 3000 V

15 kV 16,7 Hz 25 kV 50, 60 Hz 2x25 kV 50, 60 Hz

Havai hat Havai hat Havai hat Havai hat veya 3.ray

Havai hat veya 3.ray Havai hat

Şekil 2. Klasik ve Rijit Katener Gösterimi

(20)

•3.RAY

Üçüncü ray adından da çağrıştırdığı gibi trenin kullandığı iki rayın haricinde üçüncü bir enerji hattı çekilerek yapılır. Bu hat bazen rayların yanında bazen de iki rayın ortasında yer alır. Böylelikle tren enerjisini bu hattan alır.

Ancak, 3. ray yerde olması sebebiyle insan ve hayvan sağlığına bir tehdit oluşturmaktadır. Bu yüzden güven- lik için ek maliyete ihtiyaç duyar. Akım toplayıcısı da yüksek sürtünme kuvvetinden dolayı, sürekli bir bakım gerektirir ve bu da maliyeti yine yükseltir. Bunun yanında görüntü kirliliği yoktur. Havai hatların kurulumundan ucuzdur. Havai hatlardaki gibi kesinti sıklığı fazla değildir.

3. SİNYALİZASYON / TRAFİK VE HABERLEŞME SİSTEMLERİ

Trenlerde sinyalizasyon tanımı en öz haliyle hem trenlerin birbirleri ile hem de çevreyle olan etkileşimini düzenleyen sistemlerdir. Demiryollarında sinyalizasyon uygulamalarından önce belli aralıklar belirlenerek araçların o zamanda belirtilen noktaya gelmesi gerekirdi. Ancak bu sistemin ters yönde gelen trenler olabil- mesi için ve önünde tren olup olmadığı ile ilgili bilgilere erişememesi sebebiyle yolların kenarına yerleştirilen sabit sinyal uygulamalarına geçilmiştir. Bu uygulamam ile kontrolörler birbirleri ile iletişime geçerek sinyal rengini değiştirmektedir. Gelişen teknoloji ile “anklaşman” sistemlerine geçilmiştir. Bu sistemlerde kumanda merkezinde tüm hatta yer alan ekipmanların bilgileri toplanır ve bu bilgiler doğrultusunda bir trenin bir bölgeye girip girmemesi için gerekli karar alınır. Bir bölgeye veya makasa herhangi bir tren girdiğinde o tren bu ray bölgesini terk edene kadar bölge kilit altına alınarak bölgede başka bir tren bulunmasına veya dışarıyla olan bağlantısının olmasına müsaade edilmez. Eğer başka bir tren yine de bu bölgeye girmek isterse ATP/ATC tarafından durdurularak trenlerin çarpışması engellenir.

Avrupa Demiryolu Trafik Yönetim Sistemi (ERTMS) ve Avrupa Tren Kontrol Sistemlerinin (ETCS) gelişimi için Avrupa Birliği proje çalışmalarına destek vermektedir. Birçok tren kontrol sisteminin varlığı ve her birindeki teknik farklılıklar Avrupa birliği ülkelerinin birbirlerine geçişi esnasında ve tabii ki dünyadaki diğer ülkelerden birbirlerine geçişleri esnasında da demiryolu sistemlerinin işletimi önünde büyük bir engeldir. Bunun için iletişimi sağlayan ayrı bir şebeke olan GSM-R; ERTMS ve ETCS ile veya her bir ülkenin kendine ait kontrol ve kumanda sistemlerinin yerine tek bir sistem oluşturmayı başarabilir. Avrupa’da tek bir sistem ile kesintisiz Avrupa raylı sisteminin oluşumu GSM-R ile büyük ölçüde başarılmıştır. Bu sistemler seviye 1, seviye 2 ve seviye 3 olmak üzere üç farklı seviyedir. Her bir seviyenin kendine ait özellikleri olmakla birlikte seviye atlamak

Şekil 3. Üçüncü Ray Gösterimi

(21)

ARGE Dergisi 19 4. SCADA VE UZAKTAN KONTROL SİSTEMLERİ

Demiryollarında SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) sistemleri sadece elektrikli alanlarda kullanılabilmektedir. Bu sistem sayesinde güzergâhta bulunan tüm donanımların (trafolar, devre açıcıları vb.) yardımcı işletmelere kadar bütün birimlerin kontrolü ve takibi yapılabilir.

5. İSTASYON TESİSLERİNİN ELEKTRİK-ELEKTRONİK SİSTEMLERİ

İstasyon tesislerin elektrik tüketimlerini etkileyen en büyük faktör raylı sistem araçlarının yerüstünde mi yok- sa yeraltında mı kullanıldığıdır. Çünkü işletme kapasiteleri de enerji tüketiminde etkili olsa da altyapı tesis ihtiyaçları yeraltı veya yerüstü durumuna göre büyük farklılık göstermektedir. Yer altı metro istasyonlarında ihtiyaç duyulan havalandırma, yangın söndürme ve aydınlatma tesislerine; yerüstünde olan istasyonlara kıyasla daha çok ihtiyaç duyulmaktadır.

6. REFERANSLAR

* Bu makalede bilimsel araştırma ve yayın etiğine uyulmuştur. Kaynak olarak yazarın kendi kitabı olan “Raylı Sitemlerde Enerji Verimliliği” adlı kitabından faydalanılmıştır.

Şekil 4. Sinyalizasyon ve Haberleşme Çalışma Prensibi (GSM-R için)

Şekil 4. SCADA Sistemi Fonksiyonel Bölümleri

(22)

PATENTİN AR-GE’DEKİ YERİ

Dr. Ayşe Göksu KAYA ÖZSAN

goksu.kaya@turkpatent.gov.tr Sınai Mülkiyet Uzmanı

Türk Patent ve Marka Kurumu Patent Dairesi Başkanlığı

MAKALE

(23)

GİRİŞ

Patent, sahibine üçüncü şahısların bir buluşu izinsiz olarak ticari amaçla kullanmasını engelleme hakkını veren yasal bir unvandır. Bu unvan teknik niteliğe sahip buluşlara verilebilmektedir. Buluşların ortaya çıkmasındaki en önemli faaliyet grubu Ar-Ge faaliyetleridir. Birçok işletme, bünyelerinde kurdukları Ar-Ge bölümleri ile ken- dilerine rekabetçi ortamda farklılaşmanın kapısını açmakta, elde ettikleri çıktıları patent ile koruyarak yatırımlarını güvence altına almaktadır.

PATENTLENEBİLİRLİK

Bir buluşun patent ile korunabilmesi için yeni, buluş basamağına haiz ve sanayiye uygulanabilir olması gerekmektedir. Başvuru tarihinden önce dünyanın herhangi bir yerinde, yazılı veya sözlü tanıtım yoluyla ortaya konulmuş veya toplumun erişebileceği herhangi bir biçimde açıklanmış olmayan, diğer bir ifadeyle tekniğin bilinen durumunda yer almayan buluşlar yeni olarak kabul edilir. Yenilik mutlak bir kavramdır ve tespiti nispeten kolaydır. Aynı zamanda buluş sahipleri için de aşılması kolay bir unsur olduğu söylenebilir. Buluş basamağı değerlendirmesinde ise, teknik alanda uzman kişi için tekniğin bilinen durumu dikkate alındığında buluşun aşikâr olup olmamasına bakılır. Bu değerlendirme için genellikle problem-çözüm yaklaşımından faydalanılır ve buluş ile probleme getirilen çözümün kolaylıkla bulunabilir olup olmamasına göre karar verilir. Ancak buluşla;

bir teknik önyargının üstesinden gelinmiş, teknik bir probleme uzun süredir ihtiyaç duyulan çözüm getirilmiş, sinerjik etki gibi beklenmedik bir teknik etki görülmüş olması gibi durumlarda buluş basamağı içermekten söz edilebilir. Bu da patent korumasına sahip buluşların teknik alanda belirgin bir fark yaratan çalışmalar olduğunun göstergesidir. Tarım dâhil sanayinin herhangi bir dalında üretilebilir veya kullanılabilir nitelikteki buluşların ise sanayiye uygulanabilir olduğu kabul edilir. Sadece bu üç koşulu (yenilik, buluş basamağı ve sanayiye uygulanabilirlik) bir arada sağlayan buluş niteliğine sahip teknik geliştirmelere patent verilebilir.

PATENTİN SAĞLADIĞI HAKLAR

Patent sahibinin, izinsiz olarak yapılması hâlinde bazı fiillerin önlenmesini talep etme hakkı vardır. Bu fiiller temel olarak patent konusu ürünün, usulün veya usul ile doğrudan doğruya elde edilen ürünün satılması, kullanılması, üretilmesi, ithal edilmesi veya kişisel ihtiyaçtan başka herhangi bir nedenle elde bulundurulmasıdır.

Ancak, patent ile sağlanan haklar sınırsız değildir. Örneğin sınai veya ticari bir amaç taşımayan, özel maksatla sınırlı kalan fiiller ile çeşitli deneme amaçlı fiiller patentin sağladığı hakkın kapsamı dışındadır. Bu nedenledir ki patent koruması, kamu ile patent sahibi arasında yapılan bir sözleşme gibi düşünülmektedir. Patent sahibi buluşunu, ilgili olduğu teknik alanda uzman bir kişi tarafından buluşun uygulanabilmesini sağlayacak şekilde yeterince açık ve tam olarak açıklamak zorundadır. Başkaları tarafından uygulanabilecek nitelikte açıklanan buluş, kamunun patent sahibine sağlanan haklara karşılık elde ettiği faydadır.

ARGE Dergisi 21

(24)

AR-GE ÇALIŞMALARINDA PATENT

Patent sisteminin temel işlevlerinden biri, teknik bilginin yayılmasıdır. Patent literatürü o kadar fazla bilgiye sahiptir ki, patentlerde yer alan bilginin büyük bir çoğunluğuna başka hiç bir kaynakta rastlanmamaktadır.

Bununla birlikte patentler, buluşun hayata geçirilmesi için gerekli tüm bilgilere sahipken, makaleler ve diğer kaynaklar bilimsel katkıya odaklanırlar. Patentler, rakip firmaların geliştirdikleri yeni ürünlerden ücretsiz bir şekilde haberdar olmayı da sağlar. Birçok bilim insanı ve mühendis, yeni bir projeye başlamadan önce yaptığı araştırmaya patent literatürünü dâhil etmemektedir. Örneğin, uçak tekerleklerinin zemine dokunurken yüksek hız nedeniyle aşırı aşınması (veya hatta patlaması) problemine çözüm arayan buluşçular, tekerleğin rüzgârda patinaj yapmasını sağlayan lastiklerin yanına konmuş küçük cepleri tam 71 yıl sonra yeniden icat etmişlerdir (Şekil 1). Çözülmek istenen problem, çoktan çözülmüş olabilir ve hatta çözümünü kullanmak ücretsiz bile olabilir (patent hakkı elde edilememiş bir başvuru olması, patent süresinin dolması, patentin sadece başka bir ülkede tescil edilmiş olması, patent hakkından vazgeçilmiş olması gibi nedenlerle).

PATENTİN AR-GE’NİN GELİŞİMİNE ETKİSİ

Mühendislik, sağlık ve bilim gibi alanlarda gelişmeler için teknolojik inovasyon temel belirleyicidir. Firmaların inovatif geliştirmeye para aktarmaya devam etmeleri için, bu süreç zarfında oluşacak harcamalarla baş edebilecekleri ve ileride kar elde edecekleri beklentisine sahip olmaları gerekmektedir. Bununla birlikte firmalar, ürettikleri ürünleri piyasaya arz ettiklerinde bir süre haksız rekabetten korunacaklarının güvencesini isterler. Firmalar, Ar-Ge’ye yatırımlarını sonuçta bir buluş elde etme ümidiyle yaparlar. Yaptıkları bu yatırım bir ürüne dönüşüp insanlar tarafından kullanıldığı zaman yeni yatırımlar için maddi kaynaklar elde etmiş olurlar. İşte bu çarkın güvenli bir şekilde çalışabilmesi için fikri mülkiyet hakları ve teknik buluşlar özelinde patentler önem arz etmektedir (Şekil 2). Patentler, Ar-Ge’ye yapılan yatırımın bir dönüşü olacağının garan- tisini yatırımcılara sağlamaktadır. Böylece hem daha iyi ürünlerin yapılması ve daha iyi üretim yöntemleri- nin kullanılması için inovasyon teşvik edilmiş, hem de yeni yenilikçi şirketlerin büyük yerleşik şirketlerle rekabet edebilmeleri sağlanmış olur. Rekabetçi bir ekonominin sürdürülmesi ise, yeni buluşların ayrıntılarından haberdar olan diğer mühendislerin ve bilim insanlarının buluşların iyileştirilmesine katkıda bulunmasını, kamunun daha iyi ürünlere kavuşmasını ve rekabetçi fiyatlar ile kamunun en iyi ürünlere en makul fiyatlar ile ulaşmasını sağlar.

Şekil 1- GB2365393A ve US1833019A sayılı patent başvuru yayınlarının karşılaştırması

(25)

ARGE Dergisi 15 PATENT VE AR-GE’NİN KÜRESELLİĞİ

Patentler sadece tescil edildikleri ülkelerde veya bölgelerde koruma sağlar. Ancak bu durum yapılan buluşların etkisinin bölgesel olacağı şeklinde değerlendirilmemelidir. Dünyada 2000 yılından beri yapılan patent başvurularındaki yerleşik olmayan başvuru sahiplerinin sayısı son 20 yılda yaklaşık iki katına çıkmıştır. Bu veriden, firmaların patent korumasından yerleşik olmadıkları bölgelerde de her geçen gün daha fazla faydalandığı ve aynı zamanda buluşların evrensel bir koruma sisteminin ürünü olduğu anlaşılmaktadır. Yapılan her bir buluş ile Ar-Ge çalışmasının ödülü tüm dünyada alınabilmekte, mühendisler ve bilim insanları dünyanın birçok yerindeki güncel patent bilgisine ve böylece en son teknolojik gelişmelere ulaşabilmekte ve inovasyon tüm dünyanın kolektif çalışması olarak ilerlemektedir. Bununla birlikte tüm dünya, bilgi ve iletişim teknolojileri ve biyoteknoloji gibi yeni teknolojilerde tekniğin bilinen durumundan en geç 18 ay sonra haberdar olmakta, hızlı ve stratejik hamlelerin yapılmasına olanak sağlanmaktadır.

SONUÇ

Firmaların hayatta kalabilmesini sağlayan en önemli unsurlardan biri yeni ürün tasarımı ve geliştirmesidir. Ar- Ge çalışmaları yapmayan firmalar, pazardaki yerlerini koruyabilmek için ihtiyaçları olan yeni ürünleri diğer fir- malardan temin etmek yoluna gidebilirler. Lisans alma, fikri mülkiyet haklarını satın alma, stratejik ortaklıklar gibi çözümler olabilse de bu çözümler firmaların bağımsız aktivitelerini engelleyebilmektedir. Ayrıca, firmaların Ar-Ge yatırımları için kaynak ayırabilmeleri de ancak yaptıkları yatırımın geri döneceği beklentisiyle olur.

Fikri mülkiyet hakları ve özellikle patentler, hem buluşçulara güven ortamı sağlayan hem de teknik gelişime destek vererek kamuya fayda sağlayan haklardır. Büyük bir bilgi hazinesi olan patent yayınları, yapılan teknik geliştirmelerin ve bu gelişmelerin uygulama yöntemlerinin yer aldığı açık kaynaklardır. Ar-Ge’ye gönül veren herkes, Patentscope (Dünya Fikri Mülkiyet Teşkilatı, WIPO) ve Espacenet (Avrupa Patent Ofisi, EPO) gibi uluslararası patent veritabanlarından teknik problemlerin çözümüne ücretsiz bir şekilde ulaşabilir ve kıymetli emeklerini hala çözülmemiş teknik problemlerin çözümünde kullanarak tüm toplumlara fayda sağlayabilir.

Şekil 3- Dünyada yapılan patent başvurularındaki yerleşik olmayan başvuru sahiplerinin sayısı

ARGE Dergisi 23

(26)

PERMANENT MAGNET BRUSHLESS OUTER ROTOR DC MOTOR DESIGN

Maigalisa YOHAMMA

maigalisa.yohanna@ogr.altinbas.edu.tr Electrical and Computer Engineering Altınbas University

Ekrem CILIZ

ekrem.ciliz@altinbas.edu.tr

Electrical and Computer Engineering Altınbas University

Oğuzhan TAVUKCU

oguzhan.tavukcu@ogr.altinbas.edu.tr Electrical and Computer Engineering Altınbas University

Assistant Professor Dr. Doğu Cağdaş ATİLLA

cagdas.atilla@altinbas.edu.tr Electrical and Electronics Engineering Altınbas University

Sadettin Faruk KURTULUŞ

sadettin.kurtulus@ogr.altinbas.edu.tr Electrical and Electronicsr Engineering Altınbas University

Yahya DEMİR

yahya.demir@ogr.altinbas.edu.tr Electrical and Electronics Engineering Altınbas University

MAKALE

(27)

ARGE Dergisi 25 Abstract - Today, the use of electric vehicles has an increasing demand levels than expected, so developed countries enhance their investments in this field. Motors used in electric vehicles can be classified as inner rotor and outer rotor motors. In this study, the efficiency which is one of the major parameters of the power train having a simpler structure is the main consideration and it is prioritized, the design of brushless direct current motor with outer rotor has been examined. ANSYS Electronics software was used as a design tool to enable the basic design of PMBLDCM with a specific layout. The article contains details of PMBLDCM with 36 slots and 40 pole combinations.

Keywords - ANSYS Electonics, Brussless Motor, Permanent Magnet, Windings,RMxprt, Motor Efficiency I. INTRODUCTION

Brushless DC motors have the properties of high performance, higher torque per volume, capability in high-speed applications and electronically driven commutation [1]. These benefits, when combined with programmed controls, have made BLDC motors very interesting. PMBLDCM is used in a wide range of applications such as washing machines, dryers, automotive industry, fans, pumps. These motors have different design variations depending on the specific application and requirements and can be designed by ANSYS Electronics Desktop tool; RMxprt. For the design consideration all physical parameters of the motor must be examined well. For the designated motor the design methodologies mentioned in [2].At the beginning of motor design, it should be known that how much power the motor should have, which rpm ranges require for higher efficiency, the properties of the material used, magnet properties and dimensions[3].

As a result of the optimization studies carried out in the continuation of this study, a PLMBLDCM design with a high efficiency between 350 and 700 rpm with a minimum torque of 25nm is examined.

II. DESIGN OF PMBLDC MOTOR

During the design process, the independent or “input” variables are usually dimensions, winding turns and properties of the magnet material. Dependent variables (output variables) are usually torque, current, efficiency, temperature rise, etc. Additive arguments are included in the design process, and mostly the values of the arguments are assigned values by iteration.

After the iterations if the performance is not sufficient, studies continue until the desired performance is achieved. Another method of design is fixing the dependent variables and deriving the independent variables using equations accordingly.

Fig.1.Rotor Design ANSYS RMxprt View

A. Rotor Design

In this part of the study, the appropriate outer diameter dimensions for the rim to be used while designing therotor were selected. As a result of the solved equations, the magnet was selected according to the magnetic field required.

Outer and inner diameter of proposed motor is 350 mm and 320 mm respectively. Additionally, length of rotor core is 30 mm and stacking factor is 0,95. Moreover pole type 1 for the design is selected and the dimensions 20x10x30 are used as the measures of the magnets. The type of the magnet is selected as “Arnold_Magnetics_N35”

in the ANSYS program. After that, the Pole Embrace value seen in the program is 0.7961.

The program view of the rotor part of the motor is shown in Figure 1.

(28)

B. Stator Design

Stator dimensions were determined in combination with the previously determined rotor dimensions. Stator dimensions obtained as a result of the solutions of the existing equations Outer dimaeter and inner is 318 mm and 250 mm respectively. Additionally length of stator core is 30 mm and stacking factor is 0.95. Moreover slot type 3 for the design selected as. As mentioned before, the number of slots in stator is 36. The stator image formed as a result of the entered values is shown in Figure 2.

III. WINDING

As a result of the analysis and with the help of the mathematical flux formula, the winding combination was selected, where number of parallel branches 1, Number of condurctors per Slot 28, Number of Layers 2, Winding Type Whole Coiled, Number of wires per conductor 4, wire diameter 1.024 mm.

The net slot area of the design is 〖193.66 mm〗^2 and the stator slot fill factor is 60.6425%.

A. Wındıng Factor

The winding factor is the method of improving the generated RMS voltage in a three phase AC machines so that the torque and the output voltage does not consists any harmonics which reduces the efficiency of the machine. Winding Factor is defined as the product of distribution factor (Kd) and the coil span factor (Kc).The distribution factor measured the resultant voltage of the distributed winding regards concentrate winding and the coil span is the measure of the number of armature slots between the two sides of a coil. It is denoted by Kw [4].

B. Slot/Pole combination

36 slot and 40 pole combination has been selected in accordance with the desired torque and RPM values.

This pole combination winding factor is: 0.94521. At the same time this slot / magnet pole combination will have 360 cogging steps per turn.

IV. RESULTS AND ANALYSIS - A. Efficiency

The equation for calculating the efficiency is given below.

Here, [5]

n : Efficiency P_m : shaft power

P_fe : iron losses

P_pec : power electronics losses P_mk : mechanical losses

Fig.2.Rotor Design ANSYS RMxprt View Fig.3.Winding Design

(1)

(29)

B. Torque

The equation for the torque calculation of theresulting motor is as follows:

For the equation; [5]

T_e : permanent magnet bldc motor torque equation N : the number of turns in one phase

B_g : air gap flux density l : axial length of the motor

r : air gap radius

I_a : armature current

As a result of the analysis, the torque values given by the program are as in Figure 5.

C. INPUT CURRENT

The average current consumption of the motor was determined as 16.4644 A. Current values over RPM are shown in Figure 6.

Fig.4. Efficiency vs Speed Graphic

Fig.5. Output Torque vs Speed Graphic (2)

ARGE Dergisi 27

(30)

Fig.6. Input DC Current Graphics

TABLE I. General Analysis Results Fig.7.Power vs Speed Graphic

D. POWER

In Figure 7 Power vs Speed performance is shown. As seen in the graph, the motor reaches the highest power at 100 RPM. Considering that the efficient region for the design is between 400 and 700 RPMs, and the power corresponding to these values is on desired level.

E. ANALYSIS AND DISCUSSIONS

Featured results regarding the designed motoe are given in Table I.

NAME

Avarage input current Iron core loss Armature copper loss Output power

VALUE 16.4644 37.1211 43.5021 1500

UNITS Amper Watt Watt Watt

(31)

V. CONCLUSION

According to performance curves, desired levels of for the parameters are met by using ANSYS EDT software and an efficient motor design is completed.Simulation results show that the efficiency is 90% and above as given in the figures.While providing this efficiency, low average current values are also achieved. The motor has an average current of approximately 16 amps under load. The nominal power of the designed motor is calculated as 1.5 kW. Besides this, the maximum power of the motor is calculated as approximately 4 kW. In order to reach these data, 36/40 slot / pole combination was used as a result of derived equations. Winding factor of this combination is seen as 0.94521. The motor geometry is configured according to the properties and values of the selected magnets, using RMxprt software. Future studies will include analyzes with higher efficiency and different combinations in different rpm ranges.

VI. REFRENCES

[1] D.Ganselman, Brushless Permanent-Magnet Motor Desing, McGraw-Hill, 1994.

[2] Bin Zhang, Xiuhe Wang, Ran Zhang, Xiaolei Mou* M. Ehsan ‘Cogging Torque Reduction by Combining Teeth Notching and Rotor Magnets Skewing in PM BLDC with Concentrated Windings” IEEE Transaction on Electrical machines and systems,(IC EMS),03 VoU pp. 3189-3192.Feb.2009

[3] C. Carounagarane and S. Jeevananthan, “Generalized procedure for BLDC motor design and substantiation in MagNet 7.1.1 software,” in Computing, Electronics and Electrical Technologies (ICCEET), 2012 International Conference on, 2012.

[4] https://circuitglobe.com/winding-factor.html

[5] A. S. Çabuk, Ş. Sağlam and Ö. Üstün, “Investigation on efficiency of in-wheel BLDC motors for different winding structures,” Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, pp. 1975-1985, 2019.

ARGE Dergisi 29

(32)

MONTE CARLO SIMULATION FOR RISK ANALYSIS OF EVA PROJECT

Assoc. Prof. Dr. Niyazi Onur Bakır

onur.bakir@altinbas.edu.tr Altınbas University Ümmügülsüm Erdağı

ummugulsumerdagi21@gmail.com Industrial Engineer

Altınbas University

Assistant Professor Dr. Doğu Cağdaş ATİLLA

cagdas.atilla@altinbas.edu.tr Electrical and Electronics Engineering Altınbas University

Dr.Engin Sansarcı engin.sansarci@altinbas.edu.tr Altınbas University

MAKALE

This study is carried out by Ümmügülsüm Erdağı, who is the captain of EVA Optimization & Project Tracking Team and recently graduated from Altınbas University, Department of Industrial Engineering, and EVA Team advisors, Assoc. Prof. Dr. Niyazi Onur Bakır, Dr. Engin Sansarcı and Asst. Prof. Dr.

Doğu Cağdaş Atilla.

(33)

ARGE Dergisi 31 ABSTRACT

Monte Carlo simulation is a useful tool for doing risk assessment under uncertainty and is widely used in physical and mathematical problems of different application areas such as finance, marketing, engineering, project management, energy, manufacturing, R&D etc. In this study, we apply the Monte Carlo simulation method to analyze the potential risks on the project completion time for EVA (Electric Vehicle of Altınbas Team) Project. The study is carried out in MATLAB environment and the results are evaluated by different graphs, outputs, etc.

Keywords: Monte Carlo simulation, Risk analysis, Project time management.

1. INTRODUCTION

Eva is a recurring and university-funded R&D Project that seeks to produce highly efficient electric vehicles each academic year. A notable accomplishment was made when Eva team ranked 3rd among 82 universities in Teknofest-TUBITAK Efficiency Challenge 2019. The deadline of each recurring project is the annual Teknofest-TUBITAK Efficiency Challenge, hence there is limited time for completion of tasks. We perform a risk analysis of the project completion time using Monte Carlo simulation in order to predict possible scenarios and make changes on the resource sharing of the tasks, if required.

Eva Project consists of tasks which mostly have uncertain duration. Critical Path Method (CPM) is not appropriate for our Project Time Management (PTM) analysis since it is a deterministic model and not used under uncertainty. For this reason, our team has decided to use Monte Carlo simulation to produce different scenarios depending on randomly selected durations of related tasks [1]. Monte Carlo simulation uses a set of random numbers generated from probability distributions of inputs and gives an output for each repeated simulation run. The number of simulation runs can be in thousands, or more. Higher number of runs result in a more precise analysis since the more stochastic permutations of uncertainty are considered.

2. DATA SET

Except for a few number of tasks, task completion times of the Eva Project are mostly uncertain. To represent this uncertainty, we use the triangular probability distributions of the task times. Accordingly, information required in our risk analysis consists of task names, task numbers, task dependencies, minimum task time, most likely task time and maximum task time. This information is collected from the project subunits including Vehicle Control System Unit, Motor Unit, Motor Driver Unit, Embedded Recharging Unit, Battery Management System Unit, Telemetry Unit and Mechanic Unit. Then, all work packages are merged, and one table is created according to task dependencies between the subunits. This table consists of 120 tasks that have certain or uncertain completion time and their data but only first eight tasks of the table are shared in Table 1. Task names are not shared due to project privacy and representative letters are used instead.

Table 1. Work package

3. METHODS

3.1. Identification of Probability Distributions for Inputs

One of the most important steps in Monte Carlo simulation is assignment of the probability distributions for inputs. There are many distributions that can be used in Monte Carlo simulation such as normal, lognormal, uniform, triangular, beta pert etc. Selected distribution depends on the application area. Since triangular and beta pert distributions are commonly used in project time management, we decide to assign triangular probability distributions for the tasks that have uncertain time. The triangular distribution is a continuous distribution defined on the interval x∈[a,b], where a<b and a≤c≤b. Letter a,b and c are the parameters of this distribution that correspond to the minimum time, maximum time, and the most likely time, respectively.

The density function (P(x)), and the cumulative distribution function (F(x)) of the triangular distribution are:

(34)

The probability density and the cumulative distribution functions are graphed and illustrated in Figures 1 and 2, respectively.

After a probability distribution is selected for task times, a time matrix is created to serve as an input for the MATLAB algorithm, this matrix is given below.

3.2. Random Variable Generation

Function rand () is used in MATLAB to generate uniformly distributed random numbers in the interval (0,1). Our MATLAB algorithm uses these random numbers to generate random times from the triangular distributions of the task times. Generated random numbers in the interval (0,1) are assumed to be probability values by the algorithm and the algorithm uses them as input in inverse cumulative distribution functions of the task times.

Thus, it generates task times from these ICDFs. Formula for generating variate from ICDF of the triangular distribution by random numbers is given below.

u: random number generated by rand() function in the interval (0,1).

F(c): Cumulative probability of c (most likely value) F(c)=((c-a))/((b-a))

The algorithm creates task times by using random number generation for the tasks that have uncertain time while it takes the known durations as fixed times for other tasks. After these steps, a set of random task times

Figure 1: Probability density function of the triangular distribution (pdf)

Figure 2: Cumulative distribution function of the triangular distribution (cdf)

T_mx3 = Time matrix of the tasks for 1 ≤ i ≤ m and 1 ≤j ≤ 3

where i: task number, t_i1: minimum completion time for task i, t_i2: most likely completion time for task i, t_i3: maximum completion time for task i. Eva Project consists of 120 tasks this year, so m is assumed to be equal to 120. Also, t_i1, t_i2 and t_i3 are assumed equal for the tasks whose durations are known.