Hibrit araçlarda sinirsel ağlar ve genetik algoritma ile süspansiyon sistemi tasarımı ve optimizasyonu
Suspension system design and optimization with neural networks and genetic algorithm in hybrid electric vehicles
- Tez No: 797126
- Danışmanlar: PROF. DR. FERRUH ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Şasi ve araç dinamiği geliştirme süreci, araç performans hedeflerine göre süspansiyon tipi seçimi ile başlar. Süspansiyon geometri noktalarının konumu ve burçların sertlikleri gibi değişkenleri optimum olarak bularak araç dinamiği hedeflerine ulaşmak için hem fiziksel hem de sanal K&C (Elastokinematik) analizler gerçekleştirilir. Ancak, tüm amaçları karşılayan uygun tasarım değişkenlerini bulmak zordur. Bu tez kapsamında, fiziksel olarak sanal model ile korelasyona sahip geometri noktaları ve bileşen özelliklerine sahip referans kompakt bir araç üzerinde gerçekleştirilen deney tasarımı (DOE) ve sinir ağlarının (NN) yardımıyla süspansiyon K&C karakteristik hedeflerine sistematik olarak ulaşmak için bir süspansiyon optimizasyon yaklaşımı oluşturulmuştur. MBD (Çoklu Cisim Dinamiği) model korelasyonu, Ackerman hatası ve kamber açı değişimi ile ilgili olarak aracın direksiyon kinematiğini geliştirmek ve bu doğrultuda geometri noktalarını optimize etmek için sağlanmıştır. Sonuçlar, geometri noktalarını tahmin etmeye yönelik NN tabanlı optimizasyon stratejisinin, direksiyon kinematiğinde Ackerman hatasını ve kamber açısı değişimini geleneksel cevap yüzeyi yöntemi (RSM) çalışmalarına kıyasla önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The chassis and vehicle dynamics development process starts with suspension type selection according to vehicle performance objectives. Both physical and virtual K&C (Kinematics and Compliance) analyses are performed to achieve the vehicle dynamics targets by finding the optimum variables such as the position of hardpoints and stiffnesses of bushings. However, finding appropriate design variables that meet all the aims is challenging. This thesis establishes a suspension optimization approach to systematically attain suspension K&C characteristic objectives with the design of experiments (DOE) and neural networks (NN) based on the reference compact-sized vehicle with accurate hardpoints and component specifications. The MBD model correlation is specifically provided to optimize the hardpoints to improve the vehicle's steering kinematics concerning Ackerman error and camber angle variation. The results showed that NN based optimization strategy to predict the hard points has significantly improved Ackerman error and camber angle variation on steering kinematics compared to conventional response surface methods.
Benzer Tezler
- Kısmi diferansiyel denklemleri çözmek için kuantum makine öğrenmesi algoritmaları
Quantum machine learning algorithms for solving partial differential equations
AFRAH NAJIB ABDULLAH FAREA
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR CELEBİ
- Control and system identification of legged locomotion with recurrent neural networks
Tekrarlayan sinir ağları ile bacaklı lokomosyonun kontrolü ve sistem tanımlanması
BAHADIR ÇATALBAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER MORGÜL
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Elektrikli araçlar için menzil tahminine dayalı şarj planlama modeli
Charging planning model for electric vehicles based on range prediction
HİLAL YILMAZ
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BETÜL YAĞMAHAN
- Les apports didactiques des méthodes intermédiatiques innovantes dans l'enseignement des langues étrangères
Medyalararası yenilikçi yöntemlerin yabancı dil eğitimine katkıları
NACİ SERHAT BAŞKAN
Yüksek Lisans
Fransızca
2017
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT DEMİRKAN