Geri Dön

Development of a metric system to evaluate the performance of passenger cars in frontal crash tests

Önden çarpma testlerinde binek araçların performanslarının değerlendirilmesine yönelik bir ölçüm sisteminin geliştirilmesi

  1. Tez No: 722672
  2. Yazar: ERENCAN KAMİŞLİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK HİMMETOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Otomobil tasarımlarında çarpışma sırasındaki yolcu güvenliği göz önünde bulundurulan bir kriterdir. Bu sebepten araçlar şoför ve yolcular başta olmak üzere, araç içindeki kişilerin çarpışmada en az zarar göreceği şekilde tasarlanması hedeflenmektedir. Bazı özerk kuruluşlar piyasaya sunulmasından önce yeni araçları yolcu, yaya güvenliği gibi kriterleri ne kadar sağladığını incelemek için testlere tabi tutarlar. The National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) ise bu kuruluşlardan birisidir. New Car Assessment Program (NCAP) isimli bir program dahilinde 1979'dan beri araç güvenliğini farklı yönlerden değerlendirir [1] ve sonrasında detaylı bir raporla beraber“5 Yıldız”metrik değerlendirmesi ile araç güvenliğini puanlar. Çarpışma testleri temel olarak aracın belirlenen bir hızda belirlenen tipte engellere çarptırılması ile oluşturulmuştur. Çarpışmayı gerçekleştirecek araç içine dummy adı verilen sensörlerle donatılmış mankenler çeşitli noktalara yerleştirilir. Puanlama sistemi ise araç çarpışma performansının mankenlerdeki ciddi yaralanmaya eşdeğer sensor veri seviyelerinin ölçeklendirilmesi ile oluşturulmaktadır. Tezde NCAP'te yapılmış çarpışma testlerinin araç üzerindeki farklı noktalardan ve mankenlerden alınan sensor verilerinin kıyaslanması ile yapılacaktır. Bu kıyaslama sonrasında araç çarpışma performansının tek bir toplam sonuç veren metrik sistem yerine; araç yapısal performansı ve pasif güvenlik sistemleri olarak iki ayrı ölçeklendirilmiş sistemle değerlendirilmesi hedeflenmektedir. Çarpışma senaryosunda“full-width rigid barrier (FWRB)”olarak tanımlanan tam genişlikte sert bariyer çarpışmaları incelenecektir. Aracın yapısal performansı çarpışma esnasında plastik deformasyon, titreşim ve ses gibi etkenlerle araç kinetik enerjisini emen kavramlar olarak tanımlanırken, restraint sistemleri ise emniyet kemeri ve hava yastığının çarpışmada yolcu güvenliğini sağlayan etkenler olarak tanımlanacaktır. Bu iki ayrı etmen üzerinden yeni bir çarpışma performansı puanlaması oluşturulması hedeflenirken, araç güvenliği ile ilgili henüz tanımlanmamış ivme, hız ile ilişkili yeni parametreler belirlenmektedir.

Özet (Çeviri)

Passenger safety during a collision is a criterion taken into account in automobile designs. For this reason, it is aimed to design the vehicles in such a way that the people inside the vehicle, especially the driver and passengers, are least damaged in the collision. Some autonomous organizations subject new vehicles to tests to examine how well they meet criteria such as passenger and pedestrian safety before they are put on the market. The National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) is one of these organizations. It evaluates vehicle safety from different aspects since 1979 under a program called the New Car Assessment Program (NCAP) [1] and then scores vehicle safety with a“5 Star”metric evaluation together with a detailed report. Crash tests are basically created by crashing the vehicle into a determined type of obstacle at a specified speed. Mannequins equipped with sensors called dummy are placed at various points in the vehicle that will carry out the collision. The scoring system, on the other hand, is created by scaling the sensor data levels of vehicle crash performance equivalent to serious injury in dummies. In the thesis, the crash tests made in NCAP will be done by comparing the sensor data taken from different points on the vehicle and from the dummies. After this comparison, instead of a metric system that gives a single total result corresponding to vehicle crash performance, it is aimed to evaluate vehicle crash performance with two different metric systems which are vehicle structural performance and restraint system performance. In the collision scenario, full-width rigid barrier collisions, defined as“full-width rigid barrier (FWRB)”will be examined. While the structural performance of the vehicle is defined as the concepts that absorb the vehicle kinetic energy with factors such as plastic deformation, vibration and sound during the collision, restraint systems will be defined as the factors that ensure the safety of the occupant with the aid of seat belt and airbag in the collision. While aiming to create a new crash performance score based on these two separate factors, new parameters related to acceleration and speed, which have not yet been defined for vehicle safety, are determined.

Benzer Tezler

  1. Nesneye yönelik sistemlerde kusurlu sınıfların öngörülmesi için makine öğrenmesi temelli bir yöntem oluşturulması

    Creating a machine learning based method for predicting defective classes in object oriented systems

    FİKRET AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA

  2. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  3. Regresyon ve yapay sinir ağları ile fotovoltaik panel yüzey sıcaklığı tahmini

    Photovoltaic panel surface temperature prediction by using regression and ann methods

    ÇAĞATAY ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU

  4. Hakem atama otomasyonu için bir karar destek sistemi: Doğal dil işleme ve veri-güdümlü optimizasyon ile bütünleşik bir yaklaşım

    A decision support system for reviewer assignment automation: An integrated approach with natural language processing and data-driven optimization

    MELTEM AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

    PROF. DR. MEHMET FATİH AMASYALI

  5. Haloysit nanotüp dolgu malzemesi ile termoplastik ve termoplastik elastomer polimer matris kompozit malzemelerin hazırlanması ve karakterizasyonu

    Preparation and characterization of halloysite filled thermoplastic and thermoplastic elastomer composite materials

    TUĞÇE ÖNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK ÖZKAL