Yapay zeka yöntemiyle fren pedalının yapısal optimizasyonu
Structural optimization of the brake pedal by artificial intelligence
- Tez No: 873480
- Danışmanlar: PROF. DR. CUMALİ İLKILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Taşıt Tasarım Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Otomotiv sektöründeki üreticiler son yıllarda yakıt tasarrufu sağlamak ve araç performansını artırmak için çalışmalar yaparak iyileştirmelere yönelmişlerdir. Araç ağırlığının azaltılması, iyileştirme için gelecek vaat eden stratejilerden biridir. Ayrıca üreticilerin kaliteyi değiştirmeden uygun maliyetli, hafif ve çevre normlarına uyum sağlayan araç üretme hedeflerini de ağırlık azaltma işlemi karşılamaktadır. Bu noktada ağırlık azaltma çalışmaları optimizasyon ile mümkündür. Tasarlanmış araç parçalarında optimum malzeme dağılımını sağlamak için optimizasyon yöntemleri kullanılmaktadır. Yapısal optimizasyon yöntemlerinde mevcut tasarımların; boyut, şekil ve topoloji olarak en iyi hale getirilmesi temel hedeftir. Bu çalışmada fren sistemine ait bir fren pedalı üzerinde yapısal optimizasyon yöntemleri kullanılarak ağırlık azaltma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı fren pedalı için en uygun malzeme dağılımını bularak optimum bir tasarım geliştirmektir. Bu amaç doğrultusunda fren pedalı üzerinde yapılan statik analizlerin ardından ağırlık azaltma amacıyla topoloji optimizasyonu yapılmıştır. Yapılan topoloji optimizasyonu sonrasında yeni fren pedalı tasarımı oluşturulmuştur. Daha sonra yeni tasarım parçasına yapay zeka optimizasyon teknikleri (genetik algoritma, gri kurt optimizasyon algoritması ve parçacık sürü optimizasyon algoritması) kullanılarak şekil optimizasyonu yapılmıştır. Sonuç olarak, yapılan topoloji optimizasyonu sonrasında ilk modele kıyasla % 25.4 ağırlık azaltma yapılmıştır. Genetik algoritma kullanılarak yapılan optimizasyon sonucunda ilk modele göre yaklaşık %31.8, parçacık sürü optimizasyon algoritması kullanılarak %32.8 ve gri kurt optimizasyon algoritması kullanılarak ise %32.9 ağırlık azaltma sağlandığı tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, manufacturers in the automotive sector have focused on making improvements to achieve fuel efficiency and enhance vehicle performance. One promising strategy for improvement is reducing the weight of the vehicles. Manufacturers aim to produce cost-effective, lightweight vehicles that comply with environmental standards without compromising quality. Weight reduction efforts are possible through optimization. Optimization methods are used to ensure optimal material distribution in designed vehicle parts. The main goal of structural optimization methods is to optimize existing designs in terms of size, shape, and topology. In this study, weight reduction was achieved on a brake pedal through structural optimization methods. The objective was to find the most suitable material distribution for the brake pedal and develop an optimal design. Static analyses were conducted on the brake pedal, followed by topological optimization for weight reduction. The new brake pedal design was created after the topological optimization. Subsequently, shape optimization was performed using artificial intelligence optimization techniques (genetic algorithm, grey wolf optimization algorithm, and particle swarm optimization algorithm) on the new design part. As a result, a weight reduction of approximately 25.4% was achieved compared to the initial model after topological optimization. Furthermore, optimization using the genetic algorithm led to around 31.8% weight reduction compared to the initial model, while the particle swarm optimization algorithm and the grey wolf optimization algorithm resulted in weight reductions of 32.8% and 32.9%, respectively.
Benzer Tezler
- Şebeke etkileşimli mikroşebekelerde güç paylaşımının yapay zeka yöntemiyle optimizasyonu
Optimization of power sharing in grid-connected microgrids byartificial intelligence methods
İZVİYE FATIMANUR TEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL IRMAK
- Bilgiye erişimde kullanılabilirliğin yeni bir yapay zekâ yöntemiyle geliştirilmesi
Improving usability in access to information by a new artificial intelligence method
VELİ ÖZCAN BUDAK
Doktora
Türkçe
2021
Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
- Yapay zeka yöntemi ile bölütlenmiş karmaşık damar yapılarının üç boyutlu biyoyazıcı ile üretimi
Fabrication of complex vessel structures segmented by artificial intelligence method with three dimensional bioprinter
SERKAN SÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyomühendislikHacettepe ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER ÇAKMAK
DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ
- Stratejik yönetim çerçevesinde toplumsal hareketlerin yapay zeka yöntemiyle açıklanmasına yönelik bir model
A model for explanation of social movements with artificial intelligence methods within the framework of strategic management
MEHMET ALİ ALHAN
Doktora
Türkçe
2021
Kamu Yönetimiİstanbul Medipol ÜniversitesiYönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU
- Yalova ili bilişim suç türlerinin yapay zekâ yöntemiyle tahmini
Prediction of it crime types in Yalova province using artificial intelligence method
SEZER YURDUSEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNEŞ HARMAN