Motor takozları bağlantı elemanlarının yapısal tasarımı ve yapay sinir ağları ile analiz tahmini
Structural design of engine mount bracket parts and analysis prediction with artificial neural networks
Yazar: MUSTAFA KEREM ÖZDER
Danışman: PROF. DR. FERRUH ÖZTÜRK
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Otomotiv Mühendisliği = Automotive Engineering

Özet:
Motor takozu braketleri araçlarda motor takozunun şasi ile bağlantısını sağlamak için
kullanılan yapısal parçalardır. Mekanik yüklere maruz kalan braketin yükler altında
çalışması sürüş güvenliği açısından önemlidir. Sert emisyon kuralları araç üreticilerini
daha hafif araç üretimine zorlamaktadır. Bu durumda parça tasarımı yapılırken minimum
ağırlıkta maksimum dayanımda ürünler tasarlanması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında
braket modeli üzerinde sonlu elemanlarla analiz yöntemi kullanılarak parçanın analizi
yapılmış ve maksimum gerilme değeri bulunmuştur. Topoloji optimizasyonu yapılarak
minimum ağırlık maksimum dayanıma sahip braket geometrisinin elde edilmesinde
analiz hesapsal yükünden doğan maliyetlerin yapay sinir ağları kullanımı ile azaltılması
amaçlanmıştır. En iyi geometrinin elde edilmesi amacıyla topoloji optimizasyonu şekil
optimizasyonu uygulanmak üzere 3 adet tasarım değişkeni belirlenmiştir. Tasarım
değişkenlerinin alt ve üst sınırı belirlenerek Latin Hiper Küp metodu yöntemiyle
oluşturulan 25 farklı sonlu elemanlarla analiz senaryosu belirlenmiştir ve analizler
yapılmıştır. Analiz sonuçları yapay sinir ağ yapısının oluşturulması için veri olarak
kullanılmıştır. Girdi olarak tasarım değişkenleri çıktı olarak ise analiz sonuçları
belirtilmiştir. 3 adet farklı eğitim algoritması sırasıyla Leverberg-Marquardt, Bayesian
Regularization ve Scaled Conjugate Gradient kullanılmıştır. Bu eğitim algoritmanın
sonuçları tahmin yetenekleri kıyaslanmıştır. Bu çalışma için Bayesian Regularization
kullanılmasının daha uygun olduğu gözlemlenmiştir. Yapay sinir ağlar ile çözümleme
zamanı ve hazırlama zamanı yüksek sonlu elemanlar analizlerinden tasarruf edilerek %1-
3 hata payı ile tahminler modeli oluşturulmuştur. Böylece çok veya tek amaçlı yapısal
tasarım optimizasyon çalışmalarında gerekli analizlerin yapılması nedeniyle karşılaşılan
hesapsal maliyet yükünün yapay sinir ağları tahmin yaklaşımı ile önlenebileceği
gösterilmiştir. Özellikle karmaşık yapısal tasarım ve şekil optimizasyon süreçlerinde
sebep olduğu maliyetler giderilmiş olmaktadır.

Abstract:
Engine mount brackets are structural parts used in vehicles in order to connect the engine
mount with the car chasis . It is important for driving safety that the bracket, which is
exposed to mechanical loads and it must work without breaking under loads. Strict
emission rules force vehicle manufacturers to produce lighter vehicles. In this case, while
designing the part, it is necessary to design products with minimum weight and maximum
strength. In this study, the analysis of the part has been executed by finite element analysis
method and the maximum stress value has been defined on bracket 3D model . It is aimed
to reduce the costs arising from the analysis computational load by using artificial neural
networks in obtaining the bracket geometry with minimum weight and maximum strength
by making topology optimization.. In order to obtain the best geometry, 3 design variables
were determined to apply shape optimization. The lower and upper boundries of the
design variables have been defined and 25 different analyis scenario, which has been
determined by Latin Hypercub method, have been run by finite element analysis. The
analysis results have been used as data for the the artificial neural network structure. The
design variables have been used as an input and the results of the finite element analysis
have been used as an output. Three different training algorithms, Leverberg-Marquardt,
Bayesian Regularization and Scaled Conjugate Gradient has been used, respectively. The
predictive capabilities of these training algorithms have been compared. It has been
observed that Bayesian Regularization is more suitable for this study. With artificial
neural networks, the analysis time and preparation time are saved and the deviation is 1-
3% from finite element analysis. Thus, it has been shown that the computational cost
burden encountered due to the necessary analysis in multi- or single-purpose structural
design optimization studies can be avoided with the artificial neural network estimation
approach. Especially the cost which the main cause is complex design and shape
optimization process, has been decreased.