Topology optimization and genetic algorithms: application to an EV part based on standard OEM requirements

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, André Moreira da
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/76661
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Mecânica
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spelling Topology optimization and genetic algorithms: application to an EV part based on standard OEM requirementsTopology optimizationGenetic algorithmsSIMPMOGAOEM requirementsEngenharia e Tecnologia::Engenharia MecânicaDissertação de mestrado integrado em Engenharia MecânicaA presente dissertação de Mestrado foi realizada na Continental Engineering Services (CES Porto), uma empresa do grupo Continental com mais de 1800 engenheiros localizados em 23 países e especialista na consultoria para a indústria automóvel. O objetivo desta dissertação foca-se no desenvolvimento de um novo processo de design mecânico que possa colmatar as falhas existentes nos processos de design tradicionalmente utilizados na indústria automóvel, facilitando o fluxo de trabalho entre as equipas das diferentes áreas e aumentando a qualidade dos resultados obtidos. O processo de design proposto sugere dividir-se todos os procedimentos de design em duas grandes etapas, a etapa inicial onde se irá executar diversos estágios de operações de Topology Optimization obtendo-se, de acordo com as condições exigidas, uma geometria ideal e uma segunda etapa onde se partirá da inspiração obtida da etapa anterior e aplicar-se-á algoritmos genéticos de forma a afinar as medidas de alguns parâmetros geométricos. De forma a comprovar a eficácia desta estratégia aplicar-se-á a mesma a dois casos de estudo, o primeiro denominado como “Initial Case Study – L Beam” com o objetivo de identificar limitações na aplicação prática desta estratégia e o segundo caso de estudo denominado como “Final Case Study – Crossbeam” com o objetivo de reproduzir fielmente o desenvolvimento de um componente mecânico analisando se a estratégia proposta poderá ser mais vantajosa que as estratégias de design tradicionais. No final, será realizada uma breve reflexão sobre as vantagens da utilização deste tipo de áreas de conhecimento, nomeadamente Topology Optimization e Algoritmos Genéticos, e a necessidade de aperfeiçoar os métodos existentes de forma a conseguir acompanhar as exigências cada vez mais elevadas da indústria automóvel.This dissertation was carried out at Continental Engineering Services (CES Porto), a company of the Continental group with more than 1800 engineers located in 23 countries and specialist in consultancy for the automotive industry. The objective of this dissertation focuses on the development of a new mechanical design process that can fill the gaps in the design processes traditionally used in the automotive industry, facilitating the workflow between teams from different areas and increasing the quality of the results obtained. The proposed design process suggests dividing all design procedures into two large stages, the initial stage where it will be performed several stages of Topology Optimization operations, obtaining, according to the required conditions, an ideal geometry and a second stage where inspiration obtained through the ideal geometry will be used and genetic algorithms will be applied to fine-tune the measurements of some geometric parameters. To prove the effectiveness of this strategy, the same will be applied to two case studies, the first called "Initial Case Study – L Beam" in order to identify limitations in the practical application of this strategy and the second called “Final Case Study – Crossbeam” to faithfully reproduce the development of a mechanical component, analysing whether the proposed strategy could be more advantageous than traditional design strategies. In the end, there will be a brief reflection on the advantages of using this type of knowledge area, namely Topology Optimization and Genetic Algorithms, and the need to improve existing methods to keep up with the increasingly high demands of the automotive industry.Alves, J. L.Universidade do MinhoSilva, André Moreira da20212021-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/76661eng202813487info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:44:38Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/76661Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:42:20.504251Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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