Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuçlar incelendiğinde parametrizasyon optimizasyon sonrası elde edilen modellerin performanslarını etkilemektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Jantlar arabanın önemli bir parçasıdır ve tekerlekler ile birlikte arabanın ve yolcularının yükünü taşırlar. Bu yükü taşımak ve olası bir kazada can kaybını önlemek için jantın sağlam olması gerekli ve önemlidir. Diğer taraftan estetik açıdan da göze hitap etmelidir. Bu çalışmada öncelikle araba jantının sınır koşulları belirlenmiştir. Bu sınırlar içerisinde farklı jant tasarımları elde edebilmek için bir kullanıcı çalışması gerçekleştirilmiştir. Kullanıcı çalışmasındaki her bir katılımcı bir model tasarlamış ve parametrize etmiştir. Jant telinin sayısı, şekli ve göbek kalınlığı gibi tasarım parametreleri kullanıcı tarafından belirtilmiştir. Sonrasında kullanıcılardan bu parametreler kullanarak jeneratif tasarım yoluyla birbirinden farklı 20 tane jant modeli elde etmeleri istenmiştir. Durağan arabanın etki ettiği kuvvetler altında (parametrik olarak elde edilen) jantlar modellerinin gerilme ve yer değiştirme dağılımını bulmak için sonlu elemanlar yöntemi (FEM) kullanılmıştır. FEM kullanırken, ağ elemanlarının sayısına ve analiz edilen jantın yönüne dikkat edilmiştir. Jantlar tasarım kabiliyetine sahip gönüllü birisinin verdiği estetik puanlara ve FEM testlerinden elde edilen stres ve yer değiştirme değerlerine göre sıralanmıştır. Sıralamanın ardından genetik algoritma (GA) kullanılarak farklı ve estetik modeller elde edilip, kullanıcıya sunulmuş ve seçimi ile en uygun jant tasarım(lar)ı elde edilmiştir. Bu optimizasyon çalışması parametrizasyonu yapılmış iki farklı jant modeli kullanılarak yapılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde parametrizasyon optimizasyon sonrası elde edilen modellerin performanslarını etkilemektedir.
Abstract
The wheel rims are an essential part of the car. The wheels carry the load of the car and its passengers. To carry this load and prevent loss of life in a possible accident, it is necessary and crucial for the wheel to be strong. Additionally, a wheel rim should also be aesthetically pleasing for customers. First of all, design specifications of the rim model are determined. A user study is then conducted, in which each participants create a detailed wheel rim model from a given conceptual model and parametrizes it using design parameters such as spoke number/shape and hub thickness. In a generative design step, participants then generate 20 distinct models using design parameters. The finite element method (FEM) under stationary car forces is then established to find the stress and displacement distribution. The models are next ranked according to the aesthetic scores (given by a volunteer having mechanical design experience) and stress/displacement values (obtained from the FEM analysis). After such sorting, distinct and aesthetic models were obtained using a genetic algorithm (GA). The participant(s) then select the best model(s) among the new models obtained from GA. Two different wheel rim models obtained during the user study are utilized in a GA-based optimization process. According to the optimization results, parametrization highly affects the aesthetic and mechanical performance of the obtained designs.