Search

Taşıt tasarımında son yıllarda artan müşteri memnuniyeti ile birlikte üretimin minimum maliyette ve maksimum kalitede gerçekleştirilmesi beklentisinin karşılanabilmesi açısından özellikle yeni tasarımların oluşturulmasında ve ortaya çıkan problemlerin çözümünde optimizasyon yöntemlerinin kullanılma gerekliliği oldukça artmıştır. Tasarımı gerçekleştiren veya tasarım sürecinde oluşan problemleri çözmeye çalışan araştırmacı karşılaştığı optimizasyon problemlerinin çözümünde güvenilir ve etkin bir şekilde kullanabileceği optimizasyon algoritmasına gereksinim duymaktadır. Bu tez çalışmasında kullanışlı, global, gerçek optimum değere yakınsamada güvenilir olan ve aynı zamanda optimizasyon sürecinin başlangıcından bitişine kadar çok az hesaplama zamanı tüketen yeni bir algoritma geliştirmek ve bu algoritmanın taşıt tasarım optimizasyon problemlerinin çözümünde etkin bir şekilde kullanılması amaçlanmıştır.Bu çalışmada evrimsel algoritmalar arasında yer alan global, güvenilir, kullanışlı ve birçok test probleminden başarılı bir şekilde geçen diferansiyel gelişim algoritması ele alınmış ve popülasyon içindeki en iyi vektörleri fark vektörleri olarak kullanan yeni bir mutasyon stratejisi geliştirilerek yeni geliştirilen algoritmada (DEBVs) kullanılmıştır. Geliştirilen DEBVs algoritması ile literatürde mevcut bulunan ve yeni geliştirilen birçok algoritmanın test edilmesinde sıklıkla kullanılan kısıt içeren test problemleri çözdürülmüş ve diğer yöntemlere göre daha düşük sayıda hesaplama ile daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Böylece geliştirilen yeni algoritmanın doğruluğu mevcut sonuçlardan daha iyi sonuçlara daha hızlı bir şekilde ulaşma imkânı ile kanıtlanmıştır. Ayrıca önerilen yöntem ile literatürde mevcut tek ve çok-amaçlı çeşitli mühendislik problemleri çözdürülmüş ve mevcut sonuçlardan daha iyi sonuçlar elde edilerek geliştirilen yöntemin doğruluğu pekiştirilmiştir.Taşıt tasarımında üç farklı problem (sürüş konfor optimizasyonu, optimum sac kalıp tasarımı ve optimum motor askı takoz tasarımı) ele alınmış ve geliştirilen DEBVs algoritması ile çözülmüştür. Geliştirilen DEBVs algoritması ile diğer evrimsel algoritmalara ve klasik optimizasyon yöntemlerine göre çok daha güvenilir, global ve etkin sonuçlar elde edilmiştir. Geliştirilen yöntemin taşıt tasarım sürecinde tasarımcıya yardımcı bir araç olarak kullanılması zaman, maliyet, kalite, hız ve kolaylık açılarından büyük avantajlar sağlaması beklenmektedir. In recent years, expectation of carrying out the production in minimum cost and maximum quality has expanded with the raising customer satisfaction. In order to meet this expectation, the necessity of using optimization methods has increased especially in making brand new designs and solving problems appeared. The researcher who generates the design or tries to solve the problems which appear during the design process needs a reliable and efficient optimization algorithm when solving the optimization problems appeared. In this thesis study, it is aimed to develop a new algorithm that is user-friendly, global, reliable in converging the real optimum value, and also consuming as short time as possible from the beginning to the end of the optimization process.In this study differential evolution which was among the best evolutionary algorithms with having global, robust and useful properties and which was tested successfully from many test problems was handled and a new mutation strategy which uses the best vectors in the population as differential vectors was developed and used in the new developed algorithm (DEBVs). Constraint test problems which were frequently used as a test tool for many new algorithms were solved with the developed DEBVs algorithm and better results with less function evaluation numbers were handled when comparing the results of other algorithms. In this way the accuracy of the developed algorithm was demonstrated with reaching better solutions faster. Also various single and multi-objective engineering problems available in the literature were solved by proposed algorithm and the accuracy of the algorithm was reinforced with obtaining better results.In the vehicle design stage three different problem (vehicle ride comfort optimization, optimum sheet metal die design and optimum engine mount design) were handled and solved with developed DEBVs algorithm. More robust, fast and effective results were handled according to other classical optimization methods and evolutionary algorithms. The developed algorithm can be very helpful as an assistant tool for engineers during vehicle design and manufacturing process in terms of time, cost, quality and convenience. Yüksek Öğretim Kurumu (YÖK) TOFAŞTürk Otomobil Fabrikası A.Ş. Bayrak Plastik

ÖZET Makine tasarım optimizasyon problemleri, genellikle doğrusal olmayan yapıda, kısıtların yer aldığı ve çok sayıda tasarım değişkeninden oluşan çok amaçlı modeller olduğu için çoğu zaman analitik yöntemlerle çözülememektedir. Bu tip problemlerin çözümünde sayısal çözüm yöntemleri kullanılmakta ve gerekirse model üzerinde dönüşümler uygulanmaktadır. Problemin kısıt içermeyen bir yapıya veya doğrusal modele dönüştürülmesi sıkça kullanılan yaklaşımlardır. Son yıllarda, tasarım problemlerinin optimizasyonuna yönelik çalışmalar önem kazanmıştır. Birçok araştırmacı değişik yöntemler geliştirerek daha etkin optimumu bulmaya yönelik yaklaşımlar geliştirmeye çalışmaktadır. Bu çalışmada, literatürde mevcut makine tasarım test problemleri ele alınmıştır. Geliştirilen genetik algoritma tabanlı yaklaşım ile elde edilen sonuçlar literatürde yer alan sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Ayrıca ele alınan makine tasarım problemleri için uygun genetik parametreler araştırılmıştır. Bu çalışmada, karmaşık matematiksel modeller içeren çok amaçlı problemlerin klasik yöntemlerle çözümünde karşılaşılan zorlukları gidermek için şekil optimizasyonuyla entegre çalışan genetik tabanlı çoklu arama yaklaşımının geliştirilmesi ve tasarım problemlerine uygulanması işlemi gerçekleştirilmeye çalışılmıştır. İlk kısımlarda genetik algoritmalar üzerinde durulmuş ve genetik algoritma kavramı açıklanmaya çalışılmıştır. Daha sonra şekil optimizasyonu konusu üzerinde durulmuş ve klasik şekil optimizasyon işleminin nasıl gerçekleştirildiği açıklanmıştır. ANSYS programında şekil optimizasyon işleminin nasıl gerçekleştiği açıklandıktan sonra şekil optimizasyonu ile entegre çalışan genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım üzerinde çalışılmıştır. Son kısımda örnek makine tasarım problemleri ele alınarak bu problemlerin genetik algoritmalarla çözümü sonucu elde edilen sonuçlar, performans kriterleri doğrultusunda literatürde yapılan diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Performans kriterleri bağlamında elde edilen kazanımlarınİİ literatürde mevcut sonuçlarla karşılaştırmaları yaklaşımın geçerliliği konusunda fikir verecektir. Ayrıca son kısımda, şekil optimizasyonuyla entegre çalışan genetik algoritma tabanlı yaklaşımın taşıt elemanlarının optimum tasarımında etkin olarak kullanılabileceğini araştırmak amacıyla ticari araçların sürgülü kapılarının belli bir eksende kızak üzerinde kayarak açılıp kapanması sağlayan taşıt sürgü kolunun şekil optimizasyonu çalışması yapılmıştır. Tasarım modeline genetik algoritma tabanlı şekil optimizasyonu uygulanarak taşıt sürgü kolunun optimum boyutlarına ulaşılmıştır. İİİ ABSTRACT Machine design optimization problems usually can not be solved with analytical methods because of having multi objective functions, large numbers of design variables and constraint functions. In the solution process of these problems numerical solution methods are used and if necessary transformations on the model are applied. Transforming of the problem to the unconstraint form or to the linear model approaches are frequently used approaches. In recent years, design optimization problem studies have been gained great importance. Many researchers have been worked to develop different approaches which have more effective optimum solutions. In this study, particularly product design test problems available in literature have been taken into account. The solutions obtained from the developed genetic algorithm based approach have been compared with the solutions available in literature. Besides, suitable genetic parameters have been investigated for the product design problem which examined in this study. In this study, the processes of developing the shape optimization approach which works with multi-search based genetic algorithm and applying to the product design problem have been carried out for eliminating the difficulties which are come across to the solutions of multi-objective problems in the complex mathematical models. In the first stage of this work, genetic algorithms have been discussed and have been tried to explain them. Then classic shape optimization process has been tried to explain. After the shape optimization technique works with ANSYS programme was explained, it has been studied on the approach that works with the genetic algorithm based shape optimization. In the last stages of this work, the solutions of the sample product design problems solved by other researchers in literature have been compared with performance criterions. In the view of performance criterions, the obtained advantages can be given an idea to the researchers when compared with the solutions available in the literature.IV In addition, to show the ability of using the shape optimization approach which works with genetic algorithms effectively in the optimum design of vehicle components, the study of shape optimization of the vehicle harrow arm which provides doors to open and close along a certain axis on the sledge has been done. Optimum dimensions of the vehicle harrow arm has been obtained, applying genetic algorithm based shape optimization to the design model. 95