Comparison of generative design and topology optimization applications using a CAE software
Bir CAE yazılımı kullanılarak üretken tasarım ve topoloji optimizasyonu uygulamalarının karşılaştırılması
- Tez No: 754758
- Danışmanlar: PROF. DR. AYKUT KENTLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Üretken Tasarım (Generative Design), tasarım ve analize dair bütün tasarım ve analiz aşamalarını tek bir basamakta birleştiren ve birden fazla tasarım alternatifi oluşturarak seçme ve kıyaslama şansı sunan yinelemeli bir tasarım sürecidir. Üretken tasarım bilgisayar ortamında bir yazılım desteği ile gerçekleştirilir. Genel olarak tasarımın hedeflerinin ve kısıtlarının girilmesi ile hesaplamaya başlar. Bu hesaplamaların sonucunda mevcut CAD datasını güncelleştirerek daha iyi hale getirir ve test eder. Bu işlem bir iterasyondur. Bu iterasyonun sonunda tekrar başa döner. Önceki iterasyondan öğrendiği verilere dayanarak gerekli hesaplamaları yapar ve güncel CAD datasını yeniden günceller. Böylece her iterasyonda tasarımı daha iyi hale getirir. Bu işlemi farklı malzeme ve imalat yöntemi alternatiflerine göre yaparak tasarımcıya birden fazla tasarım alternatifi sunar. Bu da tasarımcının tasarım hedeflerine göre en uygun versiyonu seçmesine olanak tanır. Maliyetlerin azaltılması hem tasarım hem de imalat süresinden tasarruf edilmesi için önemli katkı sağlar. Üretken tasarımın sunduğu bu katkıların bazılarını daha önce topoloji optimizasyonu sağlıyordu. Topoloji optimizasyonu genel olarak tasarımın hafifletilmesine odaklanır. Üretken tasarımdan farklı olarak yinelemeli bir tasarım süreci değildir. Farklı iterasyonlar oluşturmaz. Tek bir çıktı sunar. Bu çalışma, sektörde kullanılan bir yazılım ile, örnek bir senaryo üzerinde üretken tasarımı ve topoloji optimizasyonunu uygulamayı ve sonuçlarını kıyaslamayı amaçlamaktadır. Üretken tasarım ortamında örnek senaryoda verilen yük koşulları girilecek ve eklemeli imalat yöntemi ile imal edilecek şekilde sonuçlar üretilecektir. Benzer şekilde topoloji optimizasyonu ortamında örnek senaryoda verilen yük koşullarına göre bir optimizasyon yapılacaktır. Elde edilen sonuçlar uygulanabilirlikleri açısından kıyaslanacaktır
Özet (Çeviri)
Generative Design is an iterative design process that combines all design and analysis stages of design and analysis in a single step and offers the opportunity to choose and compare by creating multiple design alternatives. Generative design is carried out in computer environment with a software support. In general, it begins to calculate by entering the design intents and constraints of the design. As a result of these calculations, it updates the existing CAD data and improves it and tests it. This process is an iteration. It returns to the beginning again at the end of this iteration. It makes the necessary calculations based on the data learned from the previous iteration and updates the current CAD data again. Thus, it makes the design better in every iteration. It offers multiple design alternatives to the designer by performing this process according to different material and manufacturing method alternatives. This allows the designer to choose the most suitable version according to their design goals. It makes a significant contribution to reduce costs and save both design and manufacturing time. Some of these contributions from generative design previously provided by topology optimization. Topology optimization generally focuses on design lightening. Unlike generative design, it is not an iterative design process. It does not create different iterations. It offers a single output. This study aims to apply generative design and topology optimization on a sample scenario with a software used in the industry and to compare the results. In the generative design environment, the load conditions given in the sample scenario will be entered and the results will be produced so that they will be manufactured by additive manufacturing method. Similarly, in the topology optimization environment, an optimization will be made according to the load conditions given in the sample scenario. The results obtained will be compared in terms of applicability.
Benzer Tezler
- Design of a modular, axial-flux direct drive permanent magnet generator for wind turbines
Rüzgar türbinleri için modüler, eksenel akılı doğrudan sürüşlü kalıcı mıknatıslı bir generatör tasarımı
AYDIN BAŞKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OZAN KEYSAN
- İşbirliğine dayalı ortam erişim kontrol protokolü tasarımı ve analizi
Cooperative medium access control protocol design and analysis
MUHAMMET ALİ KARABULUT
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACI İLHAN
- A software defined network framework in 5G wireless systems
5G kablosuz sistemlerde yazılım temelli ağ iskeleti
GÖKHAN SEÇİNTİ
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK
- Havacılık uygulamaları için emniyet kritik daimimıknatıslı alternatör tasarımı ve analizi
Design and analysis of safety critical permanent mangetalternator for aviation applications
HÜSEYİN ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
- Acquiring strain data from rear swing arm of a solar vehicle and topology optimization of rear swing arm
Bir güneş taşıtının arka salıncağından gerinim verilerinin alınması ve arka salıncağın topoloji optimizasyonu
MERT KİP
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mekatronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTAÇ GÖREN