Gemi Şaft Yatağı Boşluğunun Yapay Sinir Ağları ile Öngörüsü ve Havuz Bakım Planlaması


Creative Commons License

Safa A. , Kalender S.

III. Global Conference on Innovation in Marine Technology and the Future of Maritime Transportation, İzmir, Türkiye, 18 - 19 Nisan 2019, cilt.1, no.40, ss.617-626

  • Cilt numarası: 1
  • Basıldığı Şehir: İzmir
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.617-626

Özet

Bu çalışmada; dört adet eş gemiye sahip filonun bir gemisinde sancak şaft yatakları
üzerine ölçümler yapılmıştır. Örnek gemide geçmiş dönemde yatak aşınması toplam iki
kez üretici tarafından belirlenen sınır değerlere ulaşmış ve şaft yataklarının plansız olarak
değişimleri yapılmak zorunda kalınmıştır. En son değişimden itibaren yapılan ölçümlere
dayalı aşınma miktarının sınır değerlere gelme zamanı tahmin edilmeye çalışılarak,
geminin havuz onarımının planlanması ve geminin işletim süresinin uzatılması
amaçlanmıştır. Bu kapsamda geminin limanda olduğu durumda yapılan ana braket
ölçümleri ve kayıt altına alınan diğer değerler ile bir yapay sinir ağı (YSA) modeli
oluşturulmuş ve ana braket yatak boşluklarının sınır değere ulaşma zamanı tahmin
edilmeye çalışılmıştır.
Sonuç olarak, limanda ölçülen yatak boşluk değeri, YSA modelinin tahmin ettiği değer ve
geminin havuzlanması neticesinde elde edilen değerler birlikte karşılaştırılmıştır.
Oluşturulan model ile yapılan tahmin değerinin, havuzda ölçülen değere yakın olduğu
tespit edilmiştir.



In this study, measurements were made on starboard shaft bearings on a ship of four fleet.
In the past, bearing wear on the sample vessel has reached the limit values determined by
the manufacturer twice and the shaft bearings have been changed unexpectedly. The aim
in this studies to estimate the duration to reach of limit wear based on the measurements
since the last change and to plan the ship's repair and to extend the operation period of
the ship. In this context, an artificial neural network (ANN) model is created using the
main bracket gaps measurements and other values recorded in the case when the ship is
at port and the time to reach the limit value of the main bracket bearing gaps has been
tried to be estimated.
As a result, the value of the bearing gaps measured in the port, the value predicted by the
ANN model and the dry docking of the ship were compared. It is concluded that the
predicted value evaluated with the model is very close to the value measured while dry
docking