YAPAY ZEKA YÖNTEMİYLE FREN PEDALININ YAPISAL OPTİMİZASYONU

Abstract

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.

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.