Otomobil tork kolunun çevrimsel yükleme altında ağırlık eniyilemesi ve güvenilirlik tahmini

Abstract

Bu tez kapsamında, otomobil süspansiyon sisteminin bir parçası olan tork kolunun çevrimsel yükleme altında ağırlığının deterministik yöntemlerle eniyilenmesi ve ardından elde edilen optimum tasarımın güvenilirlik tahmini yapılmıştır. Gerek ağırlık eniyilenmesinde gerekse güvenilirlik tahminlerinde yüksek doğruluk derecesine sahip sonlu elamanlar analizleri kullanılmıştır. Yorulma ömrü birden çok parametreye (malzeme özellikleri, yükleme koşulları vb.) karşı oldukça duyarlı olduğu için kullanılan sonlu elemanlar analizlerinin yorulma testleri ile doğrulanması gerekmektedir.Tezin ilk aşamasında; hazırlanan sonlu elemanlar modeli TOBB ETÜ Teknoloji Merkezinde yapılan yorulma testleri ile doğrulanmıştır. Yapılan yorulma testi sonuçları düşük çevrim yorulması ile yüksek çevrim yorulması kabullerinin arasında bir değerde çıkmıştır. Dolayısıyla yorulma analizleri yapılırken çözüm yöntemi olarak hem gerilme-ömür hem de gerinim-ömür yöntemi sonuçları incelenmiştir. Analizler sonucunda gerinim-ömür yönteminin sonuçları yorulma testleri ile daha tutarlı olduğu için çözüm yöntemi için bu yöntem seçilmiştir. Elde edilen sonuçlar ışığında ANSYS Workbench'in yorulma modülü kullanılarak gerçekleştirilen sonlu elemanlar analizleri ile tork koluna yapılan yorulma testlerinin oldukça tutarlı olduğu söylenebilir. Sonlu elemanlar modelinin doğrulaması yapıldıktan sonra, tork kolunun ağırlık eniyilenmesi yapılan yorulma testlerinden farklı olan çalışma sınır koşulları altında yapılmıştır. Eniyileme yapılırken yüksek hesapsal maliyetlerden kurtulmak adına vekil modeller kullanılmıştır. Vekil model olarak ise yanıt yüzey ve Kriging yöntemleri incelenmiştir. Eniyileme işlemleri yapılırken iki vekil modelle de sonuçlar alınmıştır. Yanıt yüzey yöntemi kullanılarak oluşturulan vekil modelle ağırlığı daha fazla azaltmak mümkün olmuştur. Eniyileme işlemi sonucunda 0,1966 kg olan tork kolunun kütlesi %28,6 oranında azaltılarak 0,1401 kg'a düşürülmüştür. Eniyileme işleminden sonra Monte Carlo benzetimi ve kuyruk olasılığı modelleme yöntemi kullanılarak, elde edilen optimum tasarımın güvenilirlik tahmini yapılmıştır. Genelleştirilmiş Pareto dağılımını kullanarak güvenilirlik hesabı yapan kuyruk olasılığı modelleme yöntemiyle güvenilirlik tahmini için gerekli Pareto dağılımı parametrelerinin elde edilmesinde en büyük olabilirlik kestirimi ve en küçük kareler regresyonu yöntemi kullanılmıştır. Monte Carlo benzetimi ile güvenilirlik 0,9991 olarak hesaplanırken; kuyruk olasılığı modelleme yönteminde en büyük olabilirlik kestirimi kullanılarak elde edilen sonuç 0,9995 olarak hesaplanmıştır. Genelleştirilmiş Pareto dağılımın parametrelerini bulmak için en küçük kareler regresyonu yöntemi kullanıldığında ise güvenilirlik 0,9990 olarak bulunmuştur.

The goal of this thesis is to obtain the optimum shape of an automobile torque arm and predict its reliability. Torque arm, part of the rear suspension, is subjected to cyclic loading. For optimzation and reliability prediction, finite element analyses which have high accuracy level are used. Fatigue life is quite sensitive some parameters such as material properties, loadings etc. Therefore finite element analyses utilized for this study need to be verified by fatigue tests. First of all this verification is carried out by fatigue tests performed in TOBB ETU Technology Centre. Results of these tests show that the fatigue life of torque arm is between the low cycle and high cycle assumptions. Therefore for the solution method of finite element analysis both strain-life and stress-life method are investigated. Fatigue analyses show that the strain-life method gives better solution to torque arm problem. In light of the results of fatigue analyses which are performed by using ANSYS Workbench Fatigue Module, it can be said that fatigue test results and finite element analyses are consistent. Second part of this thesis is the weight optimization of the torque arm. Operating conditions and fatigue test conditions of torque arm are not same in this study. Optimization is performed under operating conditions. Surrogate models are used for optimization to reduce computational cost. Response surface method and Kriging model are investigated. Optimumn design of Response Surface model is lighter than Kriging model. Therefore optimum design is obtained by using response surface model. At the end of optimization, torque arm weigth is reduced by 28.6 percent. The last part of this study is the reliability prediction of optimum design. Reliability prediction is performed by using Monte Carlo simulations and tail modelling. Tail modeling uses generalized Pareto distribution for relibility prediction. The parameters of this distribution are found by using maximum likelihood estimation and least square regression. With Monte Carlo simulation reliability of optimum design is calculated as 0.9991. The reliability prediction of tail modeling with maximum likelihood estimation is 0.9995 and with least square regression is 0.9990.