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

Bu çalışma, 07-08 Haziran 2010 tarihleri arasında Bursa[Türkiye]’da düzenlenen 5. Automotive Technology Conference (OTEKON)’da bildiri olarak sunulmuştur. A greater need to enhance comfort characteristics during vehicle design process has recently forced the manufacturers to develop simulation-based approaches. In this study, a simulation-based model of a full-car suspension system is proposed to predict the ride comfort. A simulation model was created for calculating ride comfort effectively. This simulation uses seat-back, seat-surface, and feet acceleration values collected from four different road vehicles which were run on six different roads. Parameters which effect ride comfort were also investigated. Using these parameters, a simulation-based model of a full-car suspension system including engine and seat is created for predicting the ride comfort. The correlation between the results of physical tests and the simulation is very promising. It was found that the effect of an engine has a substantial influence on the ride comfort. To find the optimum values of each parameter, an optimization process was executed properly and added in the model. Using this model, the best ride comfort values were computed without the need of physical prototypes. The developed algorithm can be very helpful as an assistant tool for engineers during vehicle design and manufacturing process. TOFAŞ-PLATFORM R&D A.Ş