Geri Dön

Yapay zeka yöntemiyle fren pedalının yapısal optimizasyonu

Structural optimization of the brake pedal by artificial intelligence

  1. Tez No: 873480
  2. Yazar: ÖZLEM AKÇAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CUMALİ İLKILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Taşıt Tasarım Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL IRMAK

  2. 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

    Türkçe

    2021

    Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL

  3. 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

    Türkçe

    2022

    BiyomühendislikHacettepe Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER ÇAKMAK

    DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ

  4. 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

    Türkçe

    2021

    Kamu Yönetimiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU

  5. 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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova Üniversitesi

    Adli Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNEŞ HARMAN