17714

17714

بهينه سازي شاسي خودروي سنگين به منظور كاهش وزن

كارشناسي ارشد

سازه و بدنه

فروردين 1396

دكتر جواد مرزبان راد

خودرو

چكيده امروزه كاهش وزن خودروها بهعنوان يك راهكار براي بهعود مصااار ساااوخت و كاهش ثلايندگيها مطرح ميباشد. در اين پاياننامه به بهينهسازي ابعاد سطح مقطع تيرهاي تشكيلدهنده شاسي كشنده بنز اكتروس بهمنظور كاهش وزن پرداخته ميشاااود. براي انجام بهينهساااازي ابتدا مدل پارامتري شااااساااي به كمك نرمافزارهاي پايتون و ثباكوس ايجاد ميشاود. همچنين بهمنظور شاناسايي رفتار شاسي و ايجاد مدل رياضي تحت بارگذاريهاي متفاو طراحي ثزمايش به كمك روش سااطح پاسااخ و شااعكه عصااعي پ انتشااار مورداساتفاده ارارگرفته اسات. پ از ايجاد مدلهاي رياضي سطح مقطع تيرهاي طولي و عرضي شاسي به كمك الگوريتم ژنتيك بهينهسااازي ميشااود. لازم به ككر اساات در اين بهينهسااازي تابع هد شااامل وزن شاسي پارامترهاي طراحي شامل ض امتهاي سطح مقطع ارتفاع جان تير و عرض يالها ميباشد و ايدهاي بهينهساازي رفتار شااساي تحت بارگذاريهاي متفاو ميباشاد. پ از اتمام فرايند بهينهساازي شاسي با ساطح مقطع بهينه توساا نرمافزار ثباكوس مورد تحليل ارارگرفته و عملكرد ثن بررساي ميشااود. نتايج به دست ثمده نشان ميدهند كه شاسي بهينهشده 25 درصد نسعت به شاسي اوليه سعكتر ميباشد و در حين حال داراي عملكرد مطلوب نيز ميباشد. واژه هاي كليدي: خودروي سنگين، شاسي نردباني روش سطح پاسخ شعكه عصعي پ انتشار روش المان محدود

1396/05/17

1/1/1900 12:00:00 AM

Abstract: Today, decrease in the weight of automobiles has been raised as a solution to optimize fuel consumption and reduce pollutants. In this article, optimization of the dimensions of cross section of longitudinal and cross beams of ladder chassis in order to decrease weight is addressed. In order to optimize, firstly, the parametric model of chassis is created by Python and Abaqus software. Also, in order to recognize the chassis behaviour and create the mathematical model of each behaviour under different uploads of the experiment design, RSM and ANN method are used. After creating the mathematical models, cross section of longitudinal and cross beams of the chassis are being optimized through genetic algorithm. It should be noted that in this optimization, the objective function includes the weight of chassis, design parameters include cross section thicknesses, height of beam and width of flange, and constraints of optimization of chassis behaviour are under different uploading. Upon completion of the optimization process, the chassis with optimized cross section is analysed by Abaqus software and its operation is reviewed. The obtained results indicate that the optimized chassis with 25% weight loss has a desirable performance. Keywords: ladder chassis frame, Response surface methodology, neural network, genetic algorithm