Elektrikli araçlar için yapay zeka ve eklemeli imalat yöntemleri kullanılarak taşıt yapısal bileşenlerinin geliştirilmesi
Design and optimization of passive safety elements using additive manufacturing method for electric vehicles
- Tez No: 1012825
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ RIZA YILDIZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrikli araçların (EA) yaygınlaşmasıyla birlikte, araç güvenliği ve hafifletme çalışmaları otomotiv endüstrisinin en kritik araştırma alanlarından biri haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, elektrikli araçların çarpışma performansını artırmak amacıyla daha düşük kütleli ve yüksek enerji sönümleme kapasitesine sahip yenilikçi bir çarpışma kutusu tasarımı geliştirilmiştir. Çarpışma kutusu geliştirilmesinde doğadan ilham alan çok hücreli bir tasarım gerçekleştirilmiştir. Çarpışma kutusunun performansını artırmak amacıyla kristal yapı algoritması, kaotik haritalar kullanılarak hibrit optimizasyon algoritmaları geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmalar kısıtlı ve kısıtsız mühendislik problemleri ile test edilmiş ve literatürdeki algoritmalar ile kıyaslanmıştır. Tasarlanan çarpışma kutuları eklemeli imalat yöntemi ile PLA ve ABS malzeme kullanılarak üretilmiş ve basma testi ile enerji sönümleme davranışları karşılaştırılmıştır. Basma testi sonuçları sonlu elemanlar analizi yöntemi ile sayısal simülasyonu yapılmıştır. Simülasyon sonuçları kullanılarak vekil modelleme yöntemi ile çarpışma kutusu analizleri gerçekleştirilmiş. Vekil modellerin sonuçları optimizasyon algoritmasında amaç ve kısıt fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Geliştirilen optimizasyon algoritması ile düşük kütleli ve yüksek enerji sönümlemesini sahip çarpışma kutusu tasarımı oluşturulmuştur. Tasarımlar boyutsal yakınlığı TOGG T10X elektrikli aracına benzer bir araç üzerinde sonlu elemanlar analizi ile kıyaslanmıştır. Bu çalışma, elektrikli araçların tasarımı ve güvenliği için yapay zekâ, eklemeli imalat ve sonlu elemanlar analizi yöntemlerini kullanarak disiplinler arası çalışma ve potansiyeli açısından literatüre özgün bir katkı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
With the increasing adoption of electric vehicles (EVs), vehicle safety and lightweighting studies have become one of the most critical research areas in the automotive industry. In this thesis, an innovative crash box design with reduced mass and enhanced energy absorption capacity is developed to improve the crashworthiness performance of electric vehicles. A nature-inspired multi-cellular structure is proposed for the crash box design. To enhance the performance of the crash box, hybrid optimization algorithms based on the Crystal Structure Algorithm integrated with chaotic maps are developed. The proposed algorithms are evaluated using both constrained and unconstrained engineering benchmark problems and are compared with state-of-the-art optimization algorithms reported in the literature.The designed crash boxes are manufactured using additive manufacturing techniques with PLA and ABS materials, and their energy absorption behaviors are experimentally investigated through quasi-static compression tests. The compression test results are also simulated using the finite element analysis method. Based on the simulation results, crash box analyses are carried out using surrogate modeling techniques, and the outputs of the surrogate models are employed as objective and constraint functions within the optimization framework. Using the developed optimization algorithm, a lightweight crash box design with high energy absorption capability is achieved. The designs were compared using finite element analysis on a vehicle with a volumetric structure similar to the TOGG T10X electric vehicle. This study provides an original contribution to the literature by demonstrating the interdisciplinary potential of artificial intelligence, additive manufacturing, and finite element analysis methods in the design and safety optimization of electric vehicles.
Benzer Tezler
- Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı rejeneratif enerji denetimi
Artificial intelligence based regenerative energy control for electric vehicles
ÖMER BOYACI
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAMİ KESLER
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- Elektrikli araçların akıllı şebekeye entegrasyonu ve şebekeye etkilerinin yapay zekâ yöntemleriyle analizi
Integration of electric vehicles into the smart grid and analysis of their effects on the grid with artificial intelligence methods
KADİR OLCAY
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
- Yapay zeka algoritmaları kullanarak kompanzasyon kapasitörleri için kalan faydalı ömür kestirimi
Prediction of remaining useful lifetime for compensation capacitors using artificial intelligence algorithms
SERGEN ATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU ERKMEN
- Elektrikli araç şarj istasyonlarının akıllı şebekelerle entegrasyonunun sağlanması ve bu istasyonların şebekeye getireceği yükün incelenmesi: Bursa örneği
Ensuring the integration of electric vehicle charging stations with smart grids and investigation of the load that these stations bring to the network: Bursa
ENES AVCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSA AYDIN