STATİK VE DİNAMİK YÜKLER ALTINDA OTOBÜS YOLCU KOLTUKLARINDA KULLANILAN PLASTİK AKSESUARLARIN MODELLENMESİ, ANALİZLERİ VE TESTLERİ Onur ÜNLÜ T.C. BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ STATİK VE DİNAMİK YÜKLER ALTINDA OTOBÜS YOLCU KOLTUKLARINDA KULLANILAN PLASTİK AKSESUARLARIN MODELLENMESİ, ANALİZLERİ VE TESTLERİ Onur ÜNLÜ 0000-0001-8154-8104 Prof.Dr.Necmettin Kaya (Danışman) DOKTORA TEZİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI BURSA – 2025 Her Hakkı Saklıdır TEZ ONAYI Onur ÜNLÜ tarafından hazırlanan “STATİK VE DİNAMİK YÜKLER ALTINDA OTOBÜS YOLCU KOLTUKLARINDA KULLANILAN PLASTİK AKSESUARLARIN MODELLENMESİ, ANALİZLERİ VE TESTLERİ” adlı tez çalışması aşağıdaki jüri tarafından oy birliği ile Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makine Mühendisliği Anabilim Dalı’nda DOKTORA TEZİ olarak kabul edilmiştir. Danışman: Prof. Dr. Necmettin KAYA Başkan : Prof. Dr. Necmettin KAYA 0000-0002-8297-0777 Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Anabilim Dalı İmza Üye : Prof. Dr. Fatih KARPAT 0000-0001-8474-7328 Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Anabilim Dalı İmza Üye : Doç. Dr. Emre İsa ALBAK 0000-0001-9215-0775 Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Otomotiv Mühendisliği Anabilim Dalı İmza Üye : Doç. Dr. İsmail ÖZTÜRK 0000-0003-2641-5880 Bursa Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Anabilim Dalı İmza Üye : Doç. Dr. Mehmet Onur GENÇ 0000-0003-0332-1785 Bursa Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Anabilim Dalı İmza Yukarıdaki sonucu onaylarım Prof. Dr. Ali KARA Enstitü Müdürü ../../…. B.U.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü tez yazım kurallarına uygun olarak hazırladığım bu tez çalışmasında;  tez içindeki bütün bilgi ve belgeleri akademik kurallar çerçevesinde elde ettiğimi,  görsel, işitsel ve yazılı tüm bilgi ve sonuçları bilimsel ahlak kurallarına uygun olarak sunduğumu,  başkalarının eserlerinden yararlanılması durumunda ilgili eserlere bilimsel normlara uygun olarak atıfta bulunduğumu,  atıfta bulunduğum eserlerin tümünü kaynak olarak gösterdiğimi,  kullanılan verilerde herhangi bir tahrifat yapmadığımı,  ve bu tezin herhangi bir bölümünü bu üniversite veya başka bir üniversitede başka bir tez çalışması olarak sunmadığımı beyan ederim. 27/03/2025 Onur ÜNLÜ TEZ YAYINLANMA FİKRİ MÜLKİYET HAKLARI BEYANI Enstitü tarafından onaylanan lisansüstü tezin/raporun tamamını veya herhangi bir kısmını, basılı (kâğıt) ve elektronik formatta arşivleme ve aşağıda verilen koşullarla kullanıma açma izni Bursa Uludağ Üniversitesi’ne aittir. Bu izinle Üniversiteye verilen kullanım hakları dışındaki tüm fikri mülkiyet hakları ile tezin tamamının ya da bir bölümünün gelecekteki çalışmalarda (makale, kitap, lisans ve patent vb.) kullanım hakları tarafımıza ait olacaktır. Tezde yer alan telif hakkı bulunan ve sahiplerinden yazılı izin alınarak kullanılması zorunlu metinlerin yazılı izin alınarak kullandığını ve istenildiğinde suretlerini Üniversiteye teslim etmeyi taahhüt ederiz. Yükseköğretim Kurulu tarafından yayınlanan “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” kapsamında, yönerge tarafından belirtilen kısıtlamalar olmadığı takdirde tezin YÖK Ulusal Tez Merkezi / B.U.Ü. Kütüphanesi Açık Erişim Sistemi ve üye olunan diğer veri tabanlarının (Proquest veri tabanı gibi) erişimine açılması uygundur. Prof. Dr. Necmettin Kaya 27.03.2025 Onur Ünlü 27.03.2025 İmza Bu bölüme kişinin kendi el yazısı ile okudum anladım yazmalı ve imzalanmalıdır. İmza Bu bölüme kişinin kendi el yazısı ile okudum anladım yazmalı ve imzalanmalıdır. BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ TEZ TANITIMI ÖĞRENCİ VE DANIŞMAN FORMU FR 3.4.6_27 BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ YÜKSEK LİSANS/DOKTORA EĞİTİMİ BOYUNCA BİLİMSEL ÇALIŞMALARI VE FAALİYETLERİ* 1. Ünlü, O., & Kaya, N. (2025). Structural optimisation of a passenger seat according to crash injury criteria with artificial neural networks. Mechanics Based Design of Structures and Machines, 1–20. https://doi.org/10.1080/15397734.2025.2473005 2. Ünlü, O., Demir, H. & Kaya, N. (2023). Kiriş ve sac plaka yapılarda yapay sinir ağları ile mesnet konum optimizasyonları. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(3), 637-652. https://doi.org/10.17780/ksujes.1245046 3. Ünlü, O., Özkan, M., Gökçe, İ. & Kaya, N., 2020. Plastik ve kauçuk malzeme model parametrelerinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi. OTEKON, 10. Otomotiv Teknolojileri Kongresi, 562-571. 4. ………………………………………………………………………… 5. ………………………………………………………………………… 6. ………………………………………………………………………… 7. ………………………………………………………………………… 8. ………………………………………………………………………… 9. ………………………………………………………………………… *Makaleler, Bilimsel toplantılarda sunulan bildiriler, patentler, projeler, eğitimler vb. faaliyetler sıralanmalıdır. DANIŞMAN Adı SOYADI : Necmettin KAYA ÜNVANI : Prof. Dr. FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ABD E-POSTA : necmi@uludag.edu.tr YÖKSİS ARAŞTIRMACI ID : 156697 ORCID : 0000-0002-8297-0777 TÜBİTAK ID : TBTK-0004-6477 WOS RESEARCHER ID : R-4929-2018 SCOPUS AUTHOR ID : 7005013334 Google Scholar ID : 8FhJFwoAAAAJ ÖĞRENCİ Adı SOYADI : Onur ÜNLÜ ÜNVANI : FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ABD E-POSTA : unlu.onur96@gmail.com PROGRAMI: DOKTORA ORCID : 0000-0001-8154-8104 TÜBİTAK ID : TBTK-0067-6101 WOS RESEARCHER ID :MHR-5807-2025 SCOPUS AUTHOR ID : 59673702400 Google Scholar ID : BGd4O7wAAAAJ https://doi.org/10.1080/15397734.2025.2473005 BİRLEŞMİŞ MİLLETLER SÜRDÜRÜLEBİLİR KALKINMA HEDEFLERİ Anahtar kelimeler aşağıdaki bağlantı üzerinden seçilecektir. https://incites.help.clarivate.com/Conte nt/Resources/Docs/SDG2023.xlsx Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler 4.183.669 Road Safety Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler Anahtar Kelimeler i ÖZET Doktora Tezi STATİK VE DİNAMİK YÜKLER ALTINDA OTOBÜS YOLCU KOLTUKLARINDA KULLANILAN PLASTİK AKSESUARLARIN MODELLENMESİ, ANALİZLERİ VE TESTLERİ Onur Ünlü Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makine Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Prof.Dr.Necmettin KAYA Otomotiv sektöründe son yıllarda plastik malzemeler hafiflik ve üstün mekanik özellikleri nedeniyle sıklıkla tercih edilmektedir. Yolcunun kaza ve benzeri olaylar neticesinde plastik esaslı komponentlerle etkileşime geçmesi, bu malzemelerin yolcu güvenliğine etkisini inceleme ihtiyacı doğurmuştur. Bu çalışmada, plastik arkalık kapağına sahip iki kişilik bir yolcu koltuğu ECE R14 ve ECE R80 yönetmelikleri kapsamında incelenmiştir. Koltuğun sonlu eleman modeli geliştirilmiş ve ECE R14 statik testine göre analizler gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçları gerçek test ile doğrulanmıştır. Yolcu güvenliğini incelemek üzere ECE R80 dinamik testi referans alınarak sonlu elemanlar modeli düzenlenmiştir. Çarpışma esnasında dummy ve yolcu koltuğunun plastik arkalık kapağı arasında meydana gelecek etkileşimi doğru bir şekilde simüle edebilmek için polimer malzemeye yönelik numune testleri yapılmış ve malzeme ile hasar modelleri oluşturulmuştur. Analiz sonucunda yaralanma kriterleri ECE R80 içerisindeki limit değerler ile karşılaştırılmıştır. Negatif sonuçları optimize etmek amacıyla plastik arkalık kapağı üç bölüme ayrılmış ve her bir bölümün kalınlığı yapay sinir ağları ile optimize edilmiştir. Optimizasyon sonrasında koltuk, regülasyon gerekliliklerini karşılamıştır ve ayrıca ağırlık azaltımı sağlanarak daha hafif bir koltuk yapısı elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, Sonlu Elemanlar Yöntemi, Yapay Sinir Ağları, Yolcu Güvenliği 2025, viii + 68 sayfa. ii ABSTRACT PhD Thesis MODELLING, ANALYSIS AND TESTING OF PLASTIC ACCESSORIES USED IN BUS PASSENGER SEATS UNDER STATIC AND DYNAMIC LOADS Onur ÜNLÜ Bursa Uludağ University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Mechanical Engineering Supervisor: Prof. Dr. Necmettin KAYA In recent years, plastic materials have been frequently preferred in the automotive industry due to their lightness and superior mechanical properties. The interaction of passengers with plastic-based components during accidents or similar events has raised the need to examine the impact of these materials on passenger safety. In this study, a two-place passenger seat with a plastic backrest cover was analyzed within the scope of the ECE R14 and ECE R80 regulations. The finite element model of the seat was developed, and analyses were carried out according to the ECE R14 static test. The analysis results were validated with actual tests. To assess passenger safety, the finite element model was adjusted based on the ECE R80 dynamic test. To accurately simulate the interaction between the dummy and the plastic backrest cover of the passenger seat during a collision, sample tests for the polymer material were conducted, and material and failure models were created. The injury criteria were compared with the limit values defined in the ECE R80. To optimize negative results, the plastic backrest cover was divided into three sections, and the thickness of each section was optimized using artificial neural networks. After the optimization, the seat met regulatory requirements, and a lighter seat structure was achieved through weight reduction. Key words: Artificial Neural Networks, Finite Element Method, Optimization, Occupant Safety 2025, viii + 68 pages. iii TEŞEKKÜR Tez çalışmam süresince bilgi ve tecrübeleriyle bana rehberlik eden, her adımda yönlendirmeleriyle çalışmalarımın gelişimine katkıda bulunan değerli danışman hocam Prof. Dr. Necmettin KAYA’ya en derin teşekkürlerimi sunarım. Her daim yanımda olan, manevi desteklerini hiçbir zaman esirgemeyen ve beni bugünlere getiren sevgili aileme de sonsuz minnet ve teşekkürlerimi sunarım. Tez sürecim boyunca bana destek olan ve akademik çalışmalarımı destekleyen GRAMMER A.Ş.’ye teşekkürlerimi iletirim. TÜBİTAK 2244 projesi (118C136) kapsamında gerçekleştirilen bu tez çalışmasına verdikleri destekten ötürü TÜBİTAK’a teşekkürlerimi sunarım. Onur ÜNLÜ 27/03/2025 iv İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET.................................................................................................................................. i ABSTRACT ...................................................................................................................... ii TEŞEKKÜR ..................................................................................................................... iii SİMGELER ve KISALTMALAR DİZİNİ ....................................................................... v 1. GİRİŞ…….. .................................................................................................................. 1 2. KURAMSAL TEMELLER ve KAYNAK ARAŞTIRMASI ....................................... 3 2.1. Literatür Araştırması .................................................................................................. 3 2.2. Açık (Eksplisit) Çözüm Yöntemi ile Sonlu Elemanlar Analizleri ........................... 10 3. MATERYAL ve YÖNTEM ........................................................................................ 12 3.1. Araç Güvenlik Regülasyonları ................................................................................. 13 3.2. Çarpışma Testi Mankenleri ...................................................................................... 18 3.3. Yolcu Koltukları ile İlgili Testler ............................................................................. 19 3.3.1. ECE R14 Statik Test ............................................................................................. 20 3.3.2. ECE R80 Dinamik Test ......................................................................................... 22 3.4. Plastiklerin Malzemelerin Sonlu Elemanlar Modellemesi ....................................... 25 3.4.1. Elasto-Plastik Malzeme Modeli ............................................................................ 26 3.4.2. GISSMO Hasar Modeli ......................................................................................... 28 3.5. Yapısal Optimizasyon Yöntemleri ........................................................................... 33 3.6. Yapay Sinir Ağları ................................................................................................... 35 4. BULGULAR ve TARTIŞMA ..................................................................................... 40 4.1. Plastik Malzemenin Sonlu Eleman Analizleri için Modellenmesi .......................... 40 4.1.1. Malzeme Modelinin Hazırlanması ........................................................................ 40 4.1.2. Hasar Modelinin Hazırlanması ............................................................................. 42 4.2. Yolcu Koltuğu ECE R14 Çekme Testi .................................................................... 46 4.3. Yolcu Koltuğu Sonlu Elemanlar Analizleri ............................................................. 47 4.3.1. Yolcu Koltuğu ECE R14 Statik Testi Sonlu Elemanlar Analizi ........................... 48 4.3.2. Yolcu Koltuğu ECE R80 Dinamik Testi Sonlu Elemanlar Analizi ...................... 49 4.4. Yapay Sinir Ağları Modeli ile Boyut Optimizasyonu ............................................. 52 4.4.1. Yapay Sinir Ağları Modelinin Oluşturulması ....................................................... 52 4.4.2. Boyut Optimizasyonu ........................................................................................... 55 5. SONUÇ (TARTIŞMA ve SONUÇ) ............................................................................ 61 KAYNAKLAR ............................................................................................................... 63 ÖZGEÇMİŞ .................................................................................................................... 68 v SİMGELER ve KISALTMALAR DİZİNİ Simgeler Açıklama 𝐴0 Başlangıç kesit alanı 𝑐 Ses hızı D Hasar değeri Dcrit Kritik hasar değeri 𝜀𝑓 Kırılma eşdeğer plastik gerinimi 𝜀𝑔 Gerçek gerinim 𝜀𝑔,𝑒𝑙 Gerçek elastik gerinim 𝜀𝑔,𝑝𝑙 Gerçek plastik gerinim 𝜀𝑛𝑜𝑚 Nominal gerinim 𝜀�̇� Plastik deformasyon hızı 𝑓(𝑒𝑥𝑡) Dış kuvvetler vektörü 𝑓(𝑖𝑛𝑡) İç kuvvetler vektörü 𝑓 Amaç fonksiyonu 𝐹 Kuvvet 𝑔 Eşitsizlik kısıt fonksiyonu ℎ Eşitlik kısıt fonksiyonu 𝐼 İnstabilite 𝐼 ̇ İnstabilite seviyesi 𝑙0 Başlangıç boyu 𝑙𝑐 En küçük eleman boyu 𝑀 Kütle matrisi 𝑚 Zayıflama üsteli 𝑛 Hasar üsteli 𝑡 Zaman 𝑡𝑔 Arkalık kapağına tutamak bağlanan bölgenin kalınlığı 𝑡ℎ Arkalık kapağına kafanın çarptığı bölgenin kalınlığı 𝑡𝑘 Arkalık kapağına dizlerin çarptığı bölgenin kalınlığı 𝑥 Tasarım değişkenleri 𝑢 Yer değiştirme vektörü �̇� Hız vektörü �̈� İvme vektörü Δl Uzama miktarı 𝛾𝑟 Bileşke ivme η Üç eksenli gerilme hali 𝜎 Gerilme 𝜎𝑔 Gerçek gerilme 𝜎𝑛𝑜𝑚 Nominal gerilme 𝜎𝐻 Hidrostatik gerilme 𝜎𝑀 von Mises gerilmesi 𝜎𝑥 x ekseni doğrultusundaki normal gerilme 𝜎𝑦 y ekseni doğrultusundaki normal gerilme vi 𝜎𝑧 z ekseni doğrultusundaki normal gerilme 𝜎∗ Hasar meydana gelmemiş gerilme tensörü Kısaltmalar Açıklama AIS Abbreviated Injury Scale ATD Anthropomorphic Test Devices BFGS Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno BioRID Biofidelic Rear Impact Dummy CAD Computer Aided Design ECE Economic Commission for Europe FAC Femur Acceptability Criterion FMVSS Federal Motor Vehicle Safety Standards GB Guobiao HIC Head Injury Criteria NHTSA National Highway Traffic Safety Administration PP Polipropilen PPF Polipropilen Fiber SAMP Semi-Analytical Model for Polymers SEY Sonlu Elemanlar Yöntemi SID Side Impact Dummy SLSQP Sequential Least Squares Programming ThAC Thorax Acceptability Criterion UNECE United Nations Economic Commission for Europe WHO World Health Organization vii ŞEKİLLER DİZİNİ Sayfa Şekil 2.1. Bir Yolcu Koltuğu İçin ECE R14 Testi Modeli……............... 3 Şekil 2.2. Otobüs Yolcu Koltuğu ECE R80 Dinamik Test Modeli…….. 4 Şekil 2.3. Çarpışma Testi Sonlu Elemanlar Modeli ve Test Karşılaştırması……………………………………………….. 6 Şekil 2.4. Delme Testi Sonlu Elemanlar Analizi ve Test Karşılaştırması 8 Şekil 3.1. ECE R16 Dinamik Test……………………………………… 13 Şekil 3.2. ECE R17 Yer Değiştirme ve Dayanım Testi……………… 14 Şekil 3.3. Çarpışma Testi Mankenleri………………………………….. 16 Şekil 3.4. Hybrid III 50% Erkek Çarpışma Testi Mankeni…………….. 17 Şekil 3.5. ECE R14 Statik Test Uygulanması………………………….. 19 Şekil 3.6. ECE R80 Dinamik Test……………………………………… 21 Şekil 3.7. HIC Hesaplanması…………………………………………… 22 Şekil 3.8. ECE R80 Dinamik Test İvme-Zaman Grafiği……………….. 23 Şekil 3.9. MAT_024 Kartı……………………………………………… 25 Şekil 3.10. Deformasyon hızına bağlı gerilme-gerinme eğrileri................ 26 Şekil 3.11. Temel yüklemelerde üç eksenli gerilme halleri....................... 29 Şekil 3.12. Hasar üstelinin hasar artımına etkisi........................................ 30 Şekil 3.13. GISSMO hasar modelinin mesh yapısına bağlılığı.................. 30 Şekil 3.14. Yapısal optimizasyon yöntemleri............................................. 33 Şekil 3.15. Yapay sinir ağlarında çıktı elde edilmesi................................. 34 Şekil 3.16. Yapay Sinir Ağlarında Yetersiz, Optimum ve Aşırı Uyum Durumları……………………………………………………. 35 Şekil 3.17. Erken Durdurma Yöntemi…………………………………… 36 Şekil 3.18. Dropout Yöntemi…………………………………………….. 37 Şekil 4.1. ISO 527-2 Çekme testi………………………………………. 38 Şekil 4.2. Farklı deformasyon hızlarına ait çekme eğrileri…………….. 39 Şekil 4.3. Numune testleri……………………………………………… 40 Şekil 4.4. Test numunesi ölçüleri………………………………………. 40 Şekil 4.5. GISSMO hasar eğrisi………………………………………... 41 Şekil 4.6. Ağırlık düşürme testi sonlu elemanlar modeli………………. 42 Şekil 4.7. Ağırlık düşürme testi kuvvet-zaman grafikleri karşılaştırması 42 Şekil 4.8. ECE R14 statik test………………………………………….. 43 Şekil 4.9. ECE R14 statik test uygulanan kuvvetler……………………. 44 Şekil 4.10. ECE R14 statik test sonlu elemanlar analizi………………… 45 Şekil 4.11. ECE R80 sonlu elemanlar modeli…………………………… 46 Şekil 4.12. ECE R80 ivme grafiği………………………………….......... 47 Şekil 4.13. ECE R80 sonlu elemanlar analizi……………………………. 48 Şekil 4.14. Plastik arkalık kapağının üç kısma ayrılması………………... 50 Şekil 4.15. Yapay sinir ağlarının test verileri üzerindeki performansı…... 52 Şekil 4.16. Optimizasyon sonucunda elde edilen HIC değerleri………… 54 Şekil 4.17. ThAC kriterinin ortalama kalınlığa göre değişimi…………... 55 Şekil 4.18. FAC kriterinin ortalama kalınlığa göre değişimi……………. 56 viii ÇİZELGELER DİZİNİ Sayfa Çizelge 3.1. ECE R14 Statik Test Pelvis Bloğuna Uygulanan Kuvvetler… 19 Çizelge 3.2. ECE R14 Statik Test Omuz Bloğuna Uygulanan Kuvvetler… 20 Çizelge 4.1. PP Malzeme Özellikleri……………………………………… 38 Çizelge 4.2. Analizler sonucu hesaplanan yaralanma kriterleri…………… 48 Çizelge 4.3. Veri seti tablosu………………………………………………. 51 Çizelge 4.4. Optimizasyon sonrası hesaplanan kalınlıklar ve HIC………… 53 Çizelge 4.5. Optimizasyon sonrası hesaplanan yaralanma kriterleri………. 54 1 1. GİRİŞ Koltuklar, binek ve ticari araçlarda konforlu bir yolculuk sağlamalarının yanı sıra en önemli güvenlik bileşenlerinden bir tanesidir. Kaza anını insanların en az zararla atlaması amacı doğrultusunda sürücü ve yolcu koltuklarında testler ve emniyet şartlarını tanımlayan regülasyonlar geliştirilmiştir. Testler ile koltuk ve bağlantılarının dayanımı ölçülmekte ve sonuçlar regülasyonlarda belirtilen şartlara uygun ise koltuk onay almaktadır. Çarpışma anlarında yolcu güvenliğinin sağlanması adına çeşitli yaralanma kriterleri geliştirilmiştir. Manken modeller yardımıyla gerçekleştirilen testler ile kaza esnasında sürücü ve yolculara etki eden kuvvetler incelenebilmekte ve olası yaralanma durumları araştırılabilmektedir. Regülasyonlarda tanımlanan testler ile yaralanma kriterleri için limit değerler belirlenmiştir. Yolcu koltukları için ECE R80 regülasyonu içerisindeki dinamik test ile HIC, ThAC ve FAC kriterleri için güvenli alanlar tanımlanmaktadır. Son yıllarda daha hafif, daha düşük maliyetli ancak mekanik özelliklerinden ödün vermeyen sistemlerin tasarımında termoplastik malzemeler gittikçe önem kazanmaktadır. Bu malzemeler, yük altında deformasyon ve hasar göstererek daha yüksek enerji absorbe ederler. Bu üstün özelliklerinden dolayı bazı yolcu koltuklarında arkalık kapağı, tablet masa, kolçak gibi parçalar plastik malzemelerden üretilmektedir. Plastik malzemelerin kullanımının giderek artması, doğru ve güvenilir SEY analizlerinin gerçekleştirilmesi ihtiyacını doğurmuştur. Optimizasyon problemlerinde, çözüm algoritmasına uygulanan metamodellerin ele alınan problemi doğru bir şekilde yansıtabilmesi son derece kritiktir. Gerçek hayatta karşılaşılan problemlerin çoğu analitik olarak ifade edilemez. Bu tür problemlerin çözümünde yapay zeka tekniklerinden biri olan yapay sinir ağları giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu yaklaşımın temel avantajları, doğrusal olmayan problemleri çözme yeteneği, hızlı hesaplama süresi ve yeniden kullanılabilirliktir. Yapay sinir ağlarının sonlu elemanlar yöntemi ile birlikte kullanımı da artmaktadır. 2 Bu çalışmada plastik arkalık kapağı bulunan ikili bir yolcu koltuğu ele alınmıştır. ECE R14 statik testi sonlu elemanlar analizleri gerçekleştirilmiş ve gerçek test sonuçları ile karşılaştırılarak doğrulanmıştır. Plastik arkalık kapağının SEY analizlerine dahil edilebilmesi için malzeme kartının hazırlanması gerektiğinden numune testleri gerçekleştirilmiştir. Numune testlerinden elde edilen sonuçlar ile hazırlanan malzeme ve hasar kartları doğrulanmıştır. Çarpışma test simülasyonu ECE R80 şartlarına uygun olarak gerçekleştirilmiş ve yaralanma kriterleri incelenmiştir. Olumsuz sonuç veren kriterleri iyileştirmek amacıyla, plastik sırtlık kapağı üç parçaya ayrılmış ve her bir parçanın kalınlığı optimize edilmiştir. Yapay sinir ağları ve sonlu elemanlar analizi sonuçları kullanılarak bir metamodel oluşturulmuş ve en düşük HIC (Kafa Yaralanma Kriteri) değeri amaç fonksiyonu olarak seçilerek optimum kalınlıklar hesaplanmıştır. Hesaplanan kalınlık değerleri ile sonlu elemanlar analizi yapılarak sonuçlar doğrulanmıştır. Kalınlığın optimizasyon ile azaltılması, koltuğun yönetmelik testlerine başarılı bir şekilde uyum sağlamasında önemli bir rol oynamıştır. Ayrıca, daha hafif bir koltuk yapısı elde edilmiştir. 3 2. KURAMSAL TEMELLER ve KAYNAK ARAŞTIRMASI 2.1. Literatür Araştırması Yolcu ve sürücü koltuklarının sağlaması gereken dayanımsal testleri içeren regülasyonları konu alan çeşitli çalışmalar literatürde bulunmaktadır. Şendeniz gerçekleştirmiş olduğu çalışmada ikili bir yolcu koltuğu üç farklı ayak tipi için ECE R14 statik teste göre sonlu eleman analizleri gerçekleştirmiştir. Topoloji ve topografya optimizasyon yöntemlerini kullanarak iki farklı ayak tasarımı elde etmiştir. Göleç gerçekleştirmiş olduğu çalışmada bir yolcu koltuğunun iskeletinde alternatif malzemeler kullanarak tasarımda hafiflik ve daha düşük maliyeti araştırmıştır. Hafifletme yöntemi olarak tasarım değişikliği, kalınlık azaltımı ve alternatif malzeme kullanımı uygulanmıştır. Sonlu eleman analizleri ECE R14 çekme testine göre gerçekleştirilmiş ve sonuçlar gerçek testler ile doğrulanmıştır. Yüce ve arkadaşları, daha hafif bir yolcu koltuğu tasarımı elde etmek üzere yeni malzemeler ve tasarım teknikleri kullanmışlardır. Sonlu eleman analizleri ile farklı malzemeler ve farklı kalınlıklardaki profillerin yapıya etkileri incelenmiştir. Test ve simülasyonlar ECE R14 çekme testine göre gerçekleştirilmiştir. Norma göre doğrulaması yapılan koltukta 20% ağırlık azaltımı sağlanmıştır. 4 Şekil 2.1. Bir yolcu koltuğu için ECE R14 testi modeli (Yüce vd, 2014) Jamroziak ve arkadaşları, şehirlerarası otobüslerde önden çarpışma kazası anında yolcu güvenliğini incelemiştir. Sonlu elemanlar modeli, koltuk ile yetişkin erkek ve çocuk manken modelleri olmak üzere yolculardan meydana gelmektedir. Kaza simülasyonu manken modeller emniyet kemeri bağlı olmadan, iki nokta emniyet kemeri ve üç nokta emniyet kemeri bağlı olmak üzere üç farklı şekilde gerçekleştirilmiştir. Analizler sonrasında kafa, boyun ve göğüs kafesi yaralanma kriterleri ECE R80 regülasyonu çerçevesinde incelenmiştir. Ayrıca laboratuvar ortamında testler gerçekleştirilerek simülasyonlar doğrulanmıştır. Yalnızca üç nokta emniyet kemerinin kullanıldığı durumda tüm yaralanma kriterlerinin standartlarda belirlenen sınırlar içerisinde kaldığı gözlemlenmiştir. 5 Peng ve arkadaşları, koltuklar arası mesafe, yükseklik farkı ve eğim açısı olmak üzere üç farklı koltuk düzeni parametresinin yolcu güvenliğine etkisini araştırmıştır. Yetişkin erkek manken modeller yolcu koltuğu üzerine yerleştirilmiş ve ECE R80 kızak testi hem bilgisayar hem de laboratuvar ortamında gerçekleştirilmiştir. Testler sonrasında kafa, göğüs kafesi ve kalça yaralanma kriterlerinin yanı sıra kafa pik ivmesi, boyun yaralanma kriteri ve kaval kemiği indeksleri incelenmiştir. Yolcu güvenliği açısından üç nokta emniyet kemerinin kullanılması ve koltuk düzeninde arka yer alan koltuğun öndekinden bir miktar daha yüksek olması gerektiği ifade edilmiştir. Şekil 2.2. Otobüs yolcu koltuğu ECE R80 dinamik test modeli (Peng vd, 2018) Peng ve arkadaşları, otobüs ön bölme ve koltuk tablet masanın kaza anında yolcu güvenliğine etkisini araştırmıştır. Yolcu otobüsü içerisine manken modeller yerleştirilmiş ve araç 30 km/h hızla rijit bariyere çarptırılmıştır. Sonlu elemanlar modeli hazırlanarak çarpışma testi simülasyonu gerçekleştirilmiş ve doğrulanmıştır. Ön bölme ayırıcı malzemesi çelik, tablet masa malzemesi ise alüminyum olarak modellenmiştir. Daha sonra farklı emniyet kemeri bağlantı kombinasyonları ile tablet masanın açık ve kapalı pozisyonlarında analizler gerçekleştirilmiştir. Tingting ve arkadaşları, dört farklı koç araç ile dummy kullanılarak gerçekleştirilen çarpışma neticesi sonucunda elde edilen ivme verilerinden faydalanarak yaralanma 6 kriterlerini hem test hem de geliştirilen sonlu elemanlar modeli ile incelemiş ve yolcu yaralanmasına etki eden parametreleri araştırmıştır. ECE R80 ve FMVSS 208 standartları çerçevesinde hesaplamalar gerçekleştirilmiştir. Kuznetcov gerçekleştirmiş olduğu çalışmada, koç araçlarda çarpışma testi sırasında meydana gelen ivmenin şiddeti ve şekli ile oturma pozisyonuna bağlı olarak hasar kriterlerinin değişimini incelemiştir. %5 kadın, %95 ve %50 erkek olmak üzere üç farklı dummy kullanılmıştır. Pik ivme süresinin artması ile kafa yaralanma kriteri değerlerinin düştüğü ancak diz yaralanma kriteri değerlerinin yükseldiği görülmüştür. Farklı oturma pozisyonları ile analizler yapıldığında ise yaralanma kriterlerinin %113’e kadar değişebildiği sonucuna ulaşılmıştır. Regülasyon testlerinde belirtilen standart oturma pozisyonu ile testlerden geçmenin gerçek bir çarpışma anında yolcu güvenliğini garanti etmeyeceği gözlenmiştir. Şekil 2.3. Çarpışma testi sonlu elemanlar modeli ve test karşılaştırması (Kuznetcov, 2017) Yao ve arkadaşları, farklı tren yolcu koltuklarında çarpışma testi esnasındaki yolcu güvenliğini incelemiştir. 6 farklı yolcu pozisyonu ve 3 farklı koltuk tipi ile gerçekleştirilen çalışmada öne bakan koltuklar ve duvara yanal bağlanan koltuklar için sonuçlar regülasyon kapsamı dışında bulunmuştur. İyileştirme önerisi olarak öne bakan koltuklar için koltuğun döner olarak tasarlanması ile iki veya üç nokta emniyet kemerleri kullanılması, yanal bağlanan koltuklar için ise tutamak ve ayrıcı bölme kullanılması halinde sonuçların iyileşeceği sunulmuştur. 7 Plastik malzemelerin malzeme modellerinin oluşturulması son yıllarda gittikçe önem kazanmaktadır. Hayashi gerçekleştirmiş olduğu çalışmada, polimer malzemelerin çok eksenli gerilme altındaki hasar davranışını incelemiştir. Polipropilen malzeme numunelerine çekme, basma, kayma ve ağırlık düşürme testleri uygulanmıştır. Sonlu eleman analizlerini gerçekleştirmek üzere ağırlık düşürme testi numunesi modellenmiştir. Malzeme modeli olarak SAMP-1, hasar modeli olarak ise GISSMO seçilmiştir. Analiz sonuçlarının laboratuvar testleri ile uyum gösterdiği gözlenmiştir. Reithofer ve arkadaşları, LS-DYNA yazılımı içerisinde yer alan MAT_024, MAT_124 ve MAT_SAMP-1 malzeme modelleri arasından plastik malzemeler için hangi malzeme modelinin daha başarılı sonuçlar verdiğini araştırmıştır. Hasar modeli olarak ise GISSMO seçilmiştir. Malzeme numunelerine uygulanan testlerden yararlanılarak ilgili malzeme modelleri yazılım içerisinde hazırlanmıştır. Üç nokta eğilme ve ağırlık düşürme test numuneleri için sonlu eleman modelleri oluşturulmuş ve analiz edilmiştir. Simülasyon ve malzeme testleri arasında en iyi uyum SAMP-1 modelinde elde edilmiştir. Stelzer ve Major gerçekleştirmiş oldukları çalışmada, termoplastiklerin darbe yükleri altındaki deformasyon ve hasar davranışlarını incelemiştir. Polipropilen ve polikarbonat malzemelerin modellenmesi için SAMP-1 malzeme modeli ve GISSMO hasar modeli kullanılmıştır. SAMP-1 malzeme kartının hazırlanması için çekme, basma ve kayma test verileri kullanılmıştır. Üç eksenli gerilme haline bağlı hasar ve kırılma davranışını incelemek üzere kupon testler gerçekleştirilmiştir. Hazırlanan malzeme ve hasar modeli, malzeme testlerine uygun olarak gerçekleştirilen sonlu eleman analizleri ile test edilmiş ve doğruluğu incelenmiştir. Helbig ve arkadaşlarının gerçekleştirmiş olduğu çalışmada, LS-DYNA çözücüsünde bulunan SAMP-1 ve SAMP-LIGHT malzeme modellerini karşılaştırmıştır. SAMP- LIGHT daha yeni bir malzeme modeli olup SAMP-1 modelinden farkı, kart tanımlanırken daha az veriye ihtiyaç duyması ve daha hızlı hesaplamalar 8 gerçekleştirilebilmesidir. Çalışmada örnek olarak plastik parçalar her iki malzeme modeliyle tanımlanmış ve sonuçlar test verileriyle karşılaştırılmıştır. Dündar ve Dhaliwal gerçekleştirmiş oldukları çalışmada, ABS malzemenin darbe davranışını incelemiştir. Çekme, basma ve kayma testleri hazırlanan numunelere uygulanmış ve SAMP-1 modeli ile sonlu elemanlar modelinde malzeme tanımlanmıştır. Yüksek hızlı darbe testleri numuneler üzerinde gerçekleştirilmiş ayrıca analizde doğrulama amaçlı modellenmiştir. Hasar modeli olarak Johnson-Cook kullanılmıştır. Analiz sonuçlarının testler ile örtüştüğü görülmüştür. Şerban ve arkadaşları, farklı iki adet poliamid malzemenin modellenmesi üzerinde çalışmıştır. Yüksek deformasyon hızlarında malzemelerin birisi sünek davranış gösterirken diğeri ise gevrek davranış göstermektedir. Malzemeler sonlu elemanlar yazılımında deformasyon hızında bağlı elasto-plastik olarak modellenmiş ve sünek ve kayma hasar kriterleri tanımlanmıştır. Yüksek deformasyon hızlarında delme testleri yapılarak malzemenin mekanik özellikleri öğrenilmiştir. Analizler ile test sonuçları karşılaştırılarak modelin doğruluğu incelenmiştir. Şekil 2.4. Delme testi sonlu elemanlar analizi ve test karşılaştırması (Şerban, 2015) Rickhey ve arkadaşlarının gerçekleştirmiş olduğu çalışmada, termoplastik malzemelerin yüksek gerinme ve yüksek deformasyon hızlarında meydana gelen hasar ve kırılma 9 davranışlarını incelemiştir. PP ve PPF olmak üzere iki farklı termoplastik malzeme elasto- plastik davranışları von-Mises akma modeli ile hasar davranışı ise GISSMO ile modellenmiştir. Numunelere gerçekleştirilen testlerin çıktılarından faydalanılarak malzeme ve hasar modeli kalibre edilmiştir. Sonuç olarak tanımlanan modelin, malzeme davranışını uygun şekilde yansıtabildiği görülmüştür. Zeinali ve arkadaşları gerçekleştirmiş olduğu çalışmada, sandviç plaklarda burkulma yükünü yapay sinir ağları ile tahmin eden bir model oluşturmuş ve genetik algoritma ile optimize etmiştir. Bobbili ve ve arkadaşları gerçekleştirmiş olduğu çalışmada, ince plakaların balistik performansını öğrenen makine öğrenmesi algoritmaları oluşturmuştur. Farklı algoritmalardan elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış ve performansları incelenmiştir. Meissner ve arkadaşları gerçekleştirmiş olduğu çalışmada, plastik bir malzeme için malzeme modeli parametrelerini elde etmek için yapay sinir ağı tabanlı bir algoritma kullanmıştır. LS-DYNA çözücüsü içerisinde yer alan *MAT_187(*MAT_SAMP-1) malzeme modeli ve GISSMO hasar parametrelerinin elde edilmesinde yapay sinir ağları temelli bir algoritma kullanmıştır. Literatürde yapılan çalışmalar incelendiğinde yolcu koltuğu üzerine yapılan çalışmaların genellikle ECE R14 ve R80 gibi uluslararası regülasyonların doğrultusunda gerçekleştirildiği görülmüştür. Yolcu koltuklarının yapısal özelliklerini iyileştirme çalışmalarının yanı sıra yolcu güvenliğinin incelendiği çalışmalarda bulunmaktadır. Bu çalışmaların içeriğinde yolcu koltuk yapısının basitleştirildiği ve plastik malzemelere yer verilmediği gözlemlenmiştir. Yolcu güvenliğinin incelendiği çalışmalarda plastik koltuk arkalık kapağının olmadığı, bunun yerine sünger malzeme kullanıldığı görülmüştür. Bu durum malzemelerin farklı mekanik özellikleri, deformasyon davranışları ve enerji sönümleme kapasitelerinden dolayı çarpışma testi sırasında yolcu ile koltuk arasındaki etkileşimlerin farklı olmasına neden olacaktır. Plastik parçaların yüksek doğrulukla modellenerek analiz ve doğrulama test çalışmalarının yapılması yolcu güvenliğinin 10 sağlanması açısından önemlidir. Literatürde yolcu koltukları özelinde gerçekleştirilen optimizasyon çalışmaları incelendiğinde genellikle koltuğun metalik iskelet yapısı üzerinde yoğunlaşıldığı görülmüştür. Yolcu güvenliğini iyileştirme çalışmalarında ise araç içi koltuk yerleşimi ve koltuk eğikliği, konumu gibi tasarımsal parametrelerin etkisi incelenmiştir. Bu tez çalışmasının ana katkısı, plastik malzemelerin yolcu koltuklarının analizine dahil edilmesiyle, çarpışma olayı sırasındaki gerçek dünya senaryolarının daha doğru bir şekilde yansıtılabileceği ve yolcu güvenliğinin geliştirilebileceğidir. Bulgular, çarpışma dinamiklerinin daha gerçekçi bir temsilini sağlayarak yolcu güvenliği değerlendirmelerinin ve araç tasarım süreçlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunmaktadır 2.2. Açık (Eksplisit) Çözüm Yöntemi ile Sonlu Elemanlar Analizleri Sonlu elemanlar yöntemi (SEY), çeşitli mühendislik problemlerine ait diferansiyel denklemleri yaklaşık olarak çözmek için kullanılan sayısal bir yöntemdir. Yapı sonlu eleman olarak adlandırılan küçük parçalara ayrılır ve her bir eleman için tanımlanan malzeme ve sınır koşulları gibi şartlar göz önünde bulundurularak çözüm gerçekleştirilir. Çözüm öncelikle denklemleri zayıf formda formüle ederek uzayda ayrıklaştırır. Bunun sonucunda zamanda ikinci dereceden diferansiyel denklemler elde edilir. Daha sonra denklemler sistemi zaman alanında ayrıklaştırılarak çözülür. Çözüm açık(eksplisit) veya kapalı(implisit) olarak gerçekleştirilebilir. İmplisit çözüm yöntemi, eksplisit yönteme göre hesaplama açısından daha maliyetlidir. Eksplisit yöntemden farklı olarak çözüm esnasında her zaman adımında rijitlik matrisinin tersini alma işlemi gerçekleştirir. Eksplisit çözüm sadece önceki adımlara bağlıyken, implisit çözüm hem önceki hem de mevcut adıma bağlıdır. Bu nedenle implisit çözüm nümerik dengeyi sağlamak için yinelemeli hesaplamalar gerçekleştirir. Eksplisit yöntemde zaman adımı sayısı, implisit yönteme kıyasla çok daha yüksektir. İmplisit yöntemde daha az ancak daha geniş zaman adımları ile çözüm yapılır. Eksplisit çözümde zaman adımları, kritik zaman adımı ile sınırlıdır ancak implisit çözümde bu kısıt bulunmaz ve koşulsuz kararlıdır. Çarpışma testleri simülasyonlarında eksplisit yöntem daha verimli çözümler gerçekleştirildiğinden kullanımı tercih edilmektedir. 11 Eksplisit sonlu eleman formülasyonuna örnek olarak Denklem 2.1’de verilen ayrıklaştırılmış hareket denklemi, bir sistemin mekanik davranışı olabilir. 𝑀�̈� = 𝑓(𝑒𝑥𝑡) − 𝑓𝑖𝑛𝑡 (2.1) Burada M, yapının eylemsizlik matrisi, �̈� nodal ivme vektörü, 𝑓(𝑒𝑥𝑡) dış kuvvetler vektörü ve 𝑓(𝑖𝑛𝑡) iç kuvvetler vektörüdür. Nodal ivme vektörü eşitliğin bir tarafında yalnız bırakıldığında Denklem 2.2 elde edilir. �̈�(𝑛) = 𝑀−1 (𝑓(𝑒𝑥𝑡)(𝑛) − 𝑓(𝑖𝑛𝑡)(𝑛) ) (2.2) Merkezi farklar yöntemi kullanılarak zaman integrasyonu gerçekleştirilir. Hızın hesaplanması Denklem 2.3’teki gibi gerçekleştirilir. Burada �̇�𝑛, n zaman adımındaki hız vektörüdür. �̇� (𝑛+1) 2 = �̇� (𝑛−1) 2 + �̈�𝑛𝛥𝑡𝑛 (2.3) Yer değiştirmelerin hesaplanması Denklem 2.4’teki gibi gerçekleştirilir. Burada 𝑢𝑛, n zaman adımındaki yer değiştirme vektörüdür. 𝑢(𝑛+1) = 𝑢𝑛 + �̇� (𝑛+1) 2 𝛥𝑡(𝑛+1) (2.4) Merkezi farklar yöntemi ile bir sonraki adımdaki yer değiştirmeler hesaplanarak süreç tekrar edilir. Yalnızca kütle matrisinin(M) tersi alınma işlemi gerçekleştirilir. Gerilmeler her bir elemanın düğüm noktalarındaki yer değiştirme ve hız değerleri kullanılarak hesaplanır. Eleman bazında kararlı zaman adımı Courant kriteri ile Denklem 2.5’teki gibi yazılır (Bois vd., 2004). 12 𝛥𝑡 ≤ 𝑙𝑐 𝑐 (2.5) Burada lc en küçük eleman boyutu ve c dalga yayılma hızıdır. Kararlı bir eksplisit çözüm için zaman adımının bu oranı aşmaması gerekmektedir. Bu kriter nedeniyle eksplisit çözümlerin kısa süreli ve doğrusal olmayan problemler için uygun olduğu anlaşılmaktadır (Nasdala, 2015). 13 3. MATERYAL ve YÖNTEM 3.1. Araç Güvenlik Regülasyonları Trafik kazaları yıllar boyunca en fazla can kaybının nedenlerinden birisi olmuştur. Dünya Sağlık Örgütü’ne (WHO) göre, dünya genelindeki trafik ölümlerinin %55’ini motorlu araç sürücü ve yolcuları oluşturmaktadır (WHO, 2023). Araçlara kurulan güvenlik sistemleri, yolcuları ve sürücüleri ölümcül kazalardan korumada önemli bir rol oynamaktadır. Araçlardaki güvenlik sistemleri genel olarak pasif ve aktif güvenlik sistemleri olarak ikiye ayrılmaktadır. Pasif güvenlik sistemleri, koltuklar, emniyet kemerleri, hava yastıkları ve ek yapısal elemanları içerir. Pasif güvenlik sistemlerinin amacı, bir kaza veya devrilme gibi olaylar sırasında ve sonrasında sürücü ve yolcuların zarar görmesini azaltmaktır. Aktif güvenlik sistemleri ise kazadan önce devreye girer ve kazanın gerçekleşmesini önlemeye çalışır. Bu nedenle, bu sistemleri önleyici sistemler olarak da adlandırılırlar. Kazanın önlemesi, tekerleklerin kilitlenmesi, yol tutuşunun kaybı veya aşırı savrulma ya da devrilme gibi istenmeyen hareketlerin engellenmesi yoluyla sağlanır (Watson, 2010). Araç çarpışmaları üzerine yapılan araştırmalar oldukça zordur çünkü çoğu kaza olayı öngörülemez ve tekrarlanamaz olup, az sayıda gerçek zamanlı kaza verisi kaydedilmektedir. Sonuç olarak, araştırmacılar genellikle aracın çarpışma dayanıklılığını incelemek için tam önden çarpışma, ofset önden çarpışma, yandan çarpışma, arkadan çarpışma ve devrilme testi gibi iyi tanımlanmış laboratuvar testlerine başvururlar. Gerçek zamanlı verilerin toplanıp analiz edilebilmesi için test öncesinde araçlara ekipmanlar ve kayıt cihazları yerleştirilir. Testlerden toplanan veriler aracılığıyla araç yapılarının çarpışmalar sırasında yolcuları koruma kabiliyeti incelenir. Örneğin, araç yapıların deformasyonları ve farklı noktalardaki ivmeler ölçülerek yolculara verilen hasarın şiddeti tahmin edilebilir (Bois vd., 2004). Aracın çarpışma enerjisini kontrollü bir deformasyon düzeyiyle emme ve yolculara önemli miktarda yük aktarımını önleme yeteneği araç çarpışma dayanıklılığı olarak 14 adlandırılır. Enerji emilimi esas olarak plastik deformasyonlar ve kırılmalar yoluyla gerçekleştirilir. Araçtan gelen ani darbe yükleri daha geniş bir zaman dilimine yayılarak yolcuların maruz kaldığı maksimum darbe kuvveti ve ivme azaltılır (Noorsumar vd., 2021). Ulusal, uluslararası ve bağımsız kurumlar tarafından geliştirilen regülasyonlar, standartlar ve testler ile araç, yolcu, sürücü, yaya vb. sistemler için gereklilikler, şartlar ve performans beklentileri tanımlanmaktadır. Yolcu ve sürücü koltukları ile ilgili testler ve emniyet şartlarını tanımlayan çeşitli regülasyonlar geliştirilmiştir. Bu regülasyonlar aracın satılacağı hedef pazara göre değişiklik göstermektedir. Avrupa’da United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) tarafından sunulan standartlar değerlendirilmektedir. Koltuklar ile ilgili dayanımsal ve yolcu güvenliğini konu alan UNECE regülasyonlarına örnek olarak ECE R14, ECE R16, ECE R17 ve ECE R80 verilebilir. ECE R14 regülasyonunda koltuk emniyet kemer bağlantı noktalarının dayanımını inceleyen statik test yer almaktadır. Bu test ile ilgili daha detaylı bilgi Bölüm 3.3.1’de verilmiştir. ECE R16 regülasyonu araçlardaki emniyet kemerlerinin tasarımı, performansı, test kriterleri ve güvenlik standartlarını belirler. Bir kaza anında emniyet kemerlerinin etkin bir şekilde çalışmasını garanti altına almak amaçlanır. ECE R16 içerisinde yer alan testler laboratuvar testleri ve dinamik test olarak ikiye ayrılabilir. Laboratuvar testlerinde sensörler, kemerin geri çekme kuvveti, tokanın açılma kuvveti, çevresel koşullara dayanıklılık gibi özellikler test edilir. Dinamik testte ise bir önden çarpışma durumunda kemerin dayanıklılığı incelenir. Şekilde ECE R16 dinamik testin gerçekleştirildiği düzenek görülebilir. 15 Şekil 3.1. ECE R16 dinamik test (Malott vd., 2014) ECE R17 koltuklar, bağlantıları ve koltuk başlıklarının güvenliğini düzenleyen regülasyondur. Kafalık dayanımı, koltuk sırtlık ayar mekanizmasının dayanımı, bagaj yüklerine karşı dayanım gibi çeşitli testleri barındırır. ECE R17 içerisinde yer alan testler bir tanesi olan yer değiştirme ve dayanım testinin gerçekleştirilme yöntemine ait şematik görsel Şekil 3.2’de görülebilir. 16 Şekil 3.2. ECE R17 yer değiştirme ve dayanım testi (UNECE, 2021) ECE R80 yolcu koltukları için çarpışma testini tanımlayan ve yolcu güvenliğini inceleyen dinamik testin bulunduğu regülasyondur. Bu test ile ilgili daha detaylı bilgi Bölüm 3.3.2’de verilmiştir. Amerika’da NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) tarafından geliştirilen FMVSS (Federal Motor Vehicle Safety Standards) regülasyonları uygulanmaktadır. Bu regülasyonlar içerisinden FMVSS 202, FMVSS 207, FMVSS 209 ve FMVSS 210 koltuklar ile ilgili regülasyonlara örnek verilebilir. FMVSS 202 koltuk başlıkları ile ilgili standartları belirlerken, FMVSS207 koltukların ve bağlantılarının dayanıklılığı ve güvenliğini kapsamaktadır. Bu iki regülasyon ECE regülasyonlarından R17 ile içerik olarak benzemektedir. 17 FMVSS209 emniyet kemeri montajları regülasyonu, emniyet kemerleri için performans gerekliliklerini belirlemektedir. Kapsam açısından R16 regülasyonu ile benzemektedir. Testlerin içerikleri ve yapılış şekilleri ile birbirlerinden ayrışmaktadırlar. FMVSS210 emniyet kemeri bağlantı noktaları regülasyonu, ECE R14 ile benzemektedir. Kemer bağlantı noktalarının dayanımının incelendiği statik test barındırır. Aralarındaki temel fark ECE R14 regülasyonunda uygulanan kuvvetlerin araç sınıfı ve koltuk ağırlığına bağlı olarak belirlenirken, FMVSS210’da bunlardan bağımsız olarak tüm araçlar için aynı kuvvetler uygulanır. Bir diğer fark ise R14 regülasyonunda kuvvetler maksimum değerlerine ulaştıktan sonra 0,2 saniye boyunca koltuğun dayanımı beklenirken, FMVSS 210 regülasyonunda ise 10 saniye boyunca maksimum kuvvete dayanım beklenmektedir. Ayrıca FMVSS 210 regülasyonunda kuvvet belirlenen sürelerde uygulanabildiği sürece kemer bağlantı noktalarının kalıcı deformasyonu ya da hasarı testten kalmak için bir sebep değildir. FMVSS 208, R80 regülasyonu ile benzer dinamik test ve yolcu güvenliği değerlendirmesi barındırmaktadır. İki dinamik test arasındaki en temel fark çarpışma hızları ve ivme grafiğidir. Ayrıca benzer yolcu güvenliği parametreleri incelense de farklı metrikler ve limit değerler bulunmaktadır. Çin Halk Cumhuriyeti ise GB(Guobiao) regülasyonlarını kullanmaktadır. GB 13057 yolcu araçlarında koltuk ve bağlantılarının dayanımı içerisindeki dinamik test ile ECE R80 ve FMVSS 208 ile benzeşmektedir. Test sınır koşulları ve yaralanma kriterleri bakımından R80 ile aynıdır. GB 14167 regülasyonu ise içerdiği statik test ile ECE R14 ve FMVSS 210 ile benzerlikler taşımaktadır. FMVSS210 ile benzer olarak hem omuz hem de pelvis kemerinden aynı miktarda kuvvet uygulanmaktadır. Ancak maksimum yükte tutma süresi R14 ile aynı olarak 0.2 saniyedir. 18 3.2. Çarpışma Testi Mankenleri Araç çarpışma testlerinde ATD (Anthropomorphic Test Devices), dummy veya manikin olarak adlandırılan insan vücudunu yansıtan çarpışma testi mankenleri kullanılmaktadır. Üzerlerinde yer alan sensör ve yük hücreleri vasıtası ile vücudun çeşitli bölgelerine etki eden kuvvetlerin hesaplanmasında yardımcı olurlar. Test senaryolarına göre çeşitli boy ve ağırlıkta farklı çarpışma testi mankenleri geliştirilmiştir. SID (Side Impact Dummy) mankenler yandan çarpışma durumları için kullanılırken BioRID mankenler arkadan çarpma durumları için kullanılmaktadır. Şekil 3.3’te çeşitli çarpışma testi mankenleri görülebilir. Şekil 3.3. Çarpışma testi mankenleri (Humanetics,2024) En popüler çarpışma testi mankenlerinden birisi olan Hybrid III mankeni, 1970’lerin başlarında geliştirilmeye başlanmıştır. 1986 yılında, Hybrid III mankeni NHTSA tarafından FMVSS 208'de standart önden çarpışma testi mankeni olarak belirlenmiştir. Hybrid III 50% erkek mankeni 175 cm boyunda ve 77 kg ağırlığındadır. Şekil 3.4’te 50% yetişkin erkek Hybrid III manken görülebilir. (Humanetics, 2024). Hybrid III manken ailesi 50% yetişkin erkek, 95% yetişkin erkek, 5% kadın ve çocuk mankenlerinden meydana gelmektedir (Jaskiewicz vd., 2013). 19 Şekil 3.4. Hybrid III 50% erkek çarpışma testi mankeni (Humanetics,2024) Çarpışma testi mankenleri üzerinde yer alan çeşitli sensörler ile yapılan ivme, kuvvet, gerilme ve yer değiştirme gibi ölçümler ile yaralanmalar ilişkilendirilerek sınır değerler geliştirilmiştir. Yıllar içinde insan yaralanmalarını tahmin etmek için birçok yaralanma kriteri oluşturulmuştur. Tıp doktorları, bir yaralanmanın ciddiyetini ölçmek için genellikle Abbreviated Injury Scale (AIS) adlı ölçeği kullanmaktadır. Örneğin, AIS 1 seviyesi hafif bir yaralanmayı ifade ederken, AIS 5 seviyesi hayatı tehdit eden ciddi bir yaralanmayı belirtir. Son 60 yılda, biyomekanik alanında insan vücudunun baş, boyun, göğüs, karın, pelvis ve alt ekstremitelerindeki yaralanmalar üzerine araştırmalar yapılmıştır. Vücudun farklı bölgeleri farklı yaralanma mekanizmalarına sahiptir. (King 2000; 2001) 3.3. Yolcu Koltukları ile İlgili Testler Yolcu ve sürücü koltukları ile ilgili testler ve emniyet şartlarını tanımlayan regülasyonlar geliştirilmiştir. Bu regülasyonlar aracın satılacağı hedef pazara göre değişiklik 20 göstermektedir. Örneğin Avrupa’da United Nations Economic Commission for Europe (UNECE), Amerika’da Federal Motor Vehicle Safety Standards (FMVSS) standartları belirlenmiştir. Bu çalışmada UNECE regülasyonları referans alınmıştır. ECE R14 ve ECE R80 yolcu koltuklarını ilgilendiren regülasyonlardandır. 3.3.1. ECE R14 Statik Test ECE R14 koltuk ve emniyet kemer bağlantı noktalarının yeterli dayanıma sahip olması konusundaki gereklilikleri belirlemektedir. Regülasyon içerisinde statik test olarak ifade edilen emniyet kemer çekme testi tanımlanmaktadır. Bu testte koltuk, üzerinden emniyet kemerleri geçirilmiş olan bloklara uygulanan kuvvetler ile çekme kuvveti etkisine alınmaktadır. Kullanılan bloklar üç nokta emniyet kemerli koltuklar için omuz ve bel çekme blokları olmak üzere iki adet iken, iki nokta emniyet kemerli koltuklar için sadece bel bloğu kullanmaktadır. Bu çalışmada kullanılan yolcu koltuğu üç nokta emniyet kemeri düzeneğine sahiptir. Şekil 3.5’te statik testte yükün uygulanması görülebilir. Şekil 3.5. ECE R14 statik test uygulanması (Hessenberger, 2003) Test sırasında uygulanan kuvvetler araç sınıfı ve koltuk ağırlığına göre değişmektedir. Araç sınıflarını tanımlamak adına belirli kategoriler oluşturulmuştur. Bunlar N ve M sınıfı olarak isimlendirilir. N sınıfı yük taşıma amacıyla tasarlanmış ve imal edilmiş, en az 4 21 tekerlekten oluşan araçları kapsamaktadır. M sınıfı ise yolcu taşıma amacıyla tasarlanmış ve imal edilmiş, en az 4 tekerlekli araçları kapsamaktadır (Şendeniz, 2013). Bu çalışmada kullanılan ikili yolcu koltuğu M3 sınıfı bir araçta kullanılmaktadır. M3 sınıfı araç kategorisi yolcu taşıma amacıyla tasarımlanmış ve imal edilmiş, sürücü koltuğuna ilave olarak sekizden fazla oturma yeri olan ve azami kütlesi beş tonu aşan motorlu araçlardır. ECE R14 statik testte üç nokta emniyet kemeri kullanıldığı durumda kuvvetler Çizelge 3.1 ve 3.2’de verilen formüllere göre hesaplanmaktadır. Çizelge 3.1. ECE R14 Statik Test Pelvis Bloğuna Uygulanan Kuvvetler Araç Sınıfı Kuvvet M1/N1 13,500 N + 20 x Koltuk Kütlesi(kg) x 9.81 m/s 2 M2/N2 6,750 N + 10 x Koltuk Kütlesi (kg) x 9.81 m/s 2 M3/N3 4,500 N + 6.6 x Koltuk Kütlesi (kg) x 9.81 m/s 2 Çizelge 3.2. ECE R14 Statik Test Omuz Bloğuna Uygulanan Kuvvetler Araç Sınıfı Kuvvet M1/N1 13,500 N M2/N2 6,750 N M3/N3 4,500 N Çekme kuvveti yatay eksenden 10° ± 5° olacak şekilde uygulanmaktadır. Maksimum kuvvette 0,2 saniye boyunca koltuğun yüklere dayanması gerekmektedir. Test sonucunda koltuk yapısının bütünlüğünü koruması istenmektedir. Plastik deformasyonların ve yerel olarak hasarın meydana gelmesi testten geçer sonuç almayı engellememektedir. Efektif emniyet kemer noktasının yatay eksende yaptığı yer değiştirme ölçülmekte ve koltuğa özel olarak belirlenen sınır değerin altında kalması istenmektedir. 22 3.3.2. ECE R80 Dinamik Test ECE R80 koltuğun dayanımı ve yolcu güvenliğinin sağlanması konusunda çeşitli gereklilikleri sunmaktadır. Regülasyon içerisinde yolcu güvenliğinin sağlanması amacı ile dinamik test (çarpışma testi) tanımlanmıştır. Bu testte koltuk, üzerine yerleştirilen manken modeller ile sled ismi verilen aracın içyapısını temsil eden bir kızak düzeneğine bağlanmaktadır. Sled düzeneği belirli bir hız ve ivme grafiği ile hızlanma ve yavaşlama hareketlerini gerçekleştirerek çarpışma olayını taklit etmektedir. Şekil 3.6’da örnek bir dinamik test düzeneği görülmektedir. Şekil 3.6. ECE R80 dinamik test (Peng, 2018) ECE R80 içerisindeki dinamik test, 50% yetişkin erkek Hybrid III mankenler ile gerçekleştirilmektedir. ECE R80 regülasyonu öne bakan (forward facing) koltuklar için HIC (Head Injury Criterion), ThAC (Thorax Acceptability Criterion) ve FAC (Femur 23 Acceptability Criterion) kriterleri için yolcu güvenliğinin sağlanması amacı ile sınır değerleri belirtmektedir. HIC kriteri kafanın ağırlık merkezinde meydana gelen eşdeğer gerilmeler kullanılarak test esnasında herhangi bir t1-t2 zaman aralığındaki maksimum değeri Denklem 3.1.’e göre hesaplanmaktadır. ECE R80 gerekliliklerine göre 500’den küçük olmalıdır. 𝐻𝐼𝐶 = (𝑡2 − 𝑡1) [ 1 𝑡2 − 𝑡1 ∫ 𝛾𝑟𝑑𝑡 𝑡2 𝑡1 ] 2.5 (3.1) HIC değeri hesaplanırken, zamana bağlı ivme eğrisi üzerinde hareketli bir pencere uygulanır. Pencerenin genişliği regülasyon isterlerine bağlı olarak değişmektedir ve genellikle 15ms veya 36ms olarak kullanılmaktadır. Örnek bir HIC hesaplaması Şekil 3.7’de görülebilir (Otat, 2015) Şekil 3.7. HIC hesaplanması (Otat, 2015) 24 ThAC kriteri göğüs bölgesinde oluşabilecek yaralanmaları inceleyen kriterdir. Göğüs kafesi ve iç kısmında yer alan hayati organları etkilediğinden oldukça kritik bir parametredir. Kaza anında göğüs bölgesine gelen basınç genellikle emniyet kemeri kaynaklıdır (Bois vd., 2004). Göğse etki eden eşdeğer ivmenin mutlak değerce maksimum değeri ile ölçülmektedir. ECE R80 gerekliliklerine göre 3ms aralıklar haricinde 30g’den küçük olmalıdır. FAC kriteri, femur üzerinde meydana gelebilecek olası yaralanmaları inceleyen kriterdir. Bacaklar, ayaklar, dizler ve ayak bileklerini içeren alt ekstremite yaralanmaları genellikle hayati önem arz etmediğinden göz ardı edilir. Ancak bu bölgedeki yaralanmalar yolcular için ciddi rahatsızlık ve fiziksel acılara sebebiyet verebilir (Bois vd., 2004). FAC kriteri, eksenel basma kuvvetinin maksimum değeri ile ölçülmektedir. ECE R80 gerekliliklerine 10 kN’dan az ve 8 kN değerini 20ms’den uzun süreler boyunca aşmaması gerekmektedir. Dinamik testte yavaşlama ivmesi Şekil 3.8’de belirtilen aralıkta ve hız 30-32 km/h aralığında olmak üzere çarpışma olayı simüle edilir. Test sonucunda çarpışma anında emniyet kemelerinin yolcu hareketini uygun bir şekilde sınırlaması gerekmektedir. Yaralanma kriterlerinin belirlenen değer aralığında kalması ve koltuk yapısının bütünlüğünü koruması aranır. Koltuk üzerine montajlanan parçalar ve aksesuarlar ayrılmamalıdır. Ayrıca koltuk üzerinde yaralanmaya sebep olabilecek keskin ve sivri kenarların oluşmaması gerekir. 25 Şekil 3.8. ECE R80 dinamik test ivme-zaman grafiği (UNECE, 2020) 3.4. Plastiklerin Malzemelerin Sonlu Elemanlar Modellemesi Sonlu eleman analizlerinden yüksek doğrulukta sonuçlar elde edebilmek için yalnızca sınır koşullarının doğru şekilde modellenmesi değil, aynı zamanda kullanılan malzeme verileri ve mevcut malzeme modelleri de önemlidir. Yıllar içinde, belirli gerçek malzeme davranışlarını matematiksel formülasyonlarla yaklaşık olarak modellemeye çalışan sayısız malzeme modeli geliştirilmiştir (Mayur ve Sriharsha, 2021). Bu çalışmada termoplastik bir malzemenin modellenmesi ele alınmıştır. Çarpışma gibi kısa süreli olaylarda plastik malzemeler elasto-plastik davranış gösterirler. Bu hızlı yükleme durumlarında neredeyse hiç sürünme meydana gelmez. Plastik malzemelerin mekanik özelliklerini etkileyen parametrelerden en önemlilerinden ikisi sıcaklık ve deformasyon hızıdır. Yükleme ne kadar hızlı olursa polimer zincirlerinin birbirinden çözülmesi ya da 26 birbirine dolaşmasından kurtulması için o kadar az zaman kalır. Yükleme hızı arttıkça viskoz etkiler arka plana itilir ve malzeme neredeyse tamamen elastik davranış sergiler (Dean ve Crocker, 2007). Plastik malzemeler doğrusal olmayan analizlerde kullanım amacı, sınır şartları ve uygulanan yüklere bağlı olarak elastik, elasto-plastik, visko-plastik vb. çeşitli şekillerde modellenebilirler. Zamana bağlı etkilerin göz ardı edildiği durumlarda elasto-plastik malzeme modelleri öne çıkmaktadır. Plastik malzemelerin doğrusal olmayan analizlerde modellenmesinde, hasar modellerinin kullanımı ayrı bir öneme sahiptir. Hasar modelleri ile polimer esaslı malzemelerin nasıl hasar göreceğini daha doğru bir şekilde simüle edilebilmeleri ve malzeme tasarımında önlemler alınmasını sağlanır. 3.4.1. Elasto-Plastik Malzeme Modeli Elasto-plastik malzeme modelleri hem elastik hem de plastik şekil değişiminin incelenebildiği malzeme modelleridir. LS-DYNA çözücüsü içerisinde çeşitli elasto- plastik malzeme modelleri yer almaktadır. Bunlardan en popüler olanı MAT_024(*MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY) seçeneğidir. Bu malzeme modelinde elastik deformasyon bölgesi Young modülü ve Poisson oranı ile tanımlanırken, plastik deformasyon bölgesi True Stress-Plastic Strain eğrileri ile tanımlanmaktadır. Bu malzeme modeline ait örnek bir LS-DYNA kartı tanımı Şekil 3.9’de görülebilir. LCSS girdisi ile gerilme-gerinme eğrileri tanımlanmaktadır. Şekil 3.9. MAT_024 kartı 27 MAT_024 malzeme modelinin hazırlanmasında genellikle çekme testi verileri kullanılmaktadır. Çekme testinden elde edilen kuvvet(F) değerleri kullanılarak nominal gerilme (𝜎𝑛𝑜𝑚) ve nominal gerinme(𝜀𝑛𝑜𝑚) Denklem 3.2 ve 3.3’e göre hesaplanabilir. 𝜎𝑛𝑜𝑚 = 𝐹 𝐴0 (3.2) 𝜀𝑛𝑜𝑚 = 𝛥𝑙 𝑙0 (3.3) Nominal gerilme ve gerinme değerleri kullanılarak gerçek gerilme (𝜎𝑔) ve gerçek gerinmeler (𝜀𝑔) Denklem 3.4 ve 3.5 ile hesaplanır. 𝜎𝑔 = (1 + 𝜀𝑛𝑜𝑚)𝜎𝑛𝑜𝑚 (3.4) 𝜀𝑔 = 𝑙𝑛(1 + 𝜀𝑛𝑜𝑚) (3.5) Gerçek gerinme değerleri kullanılarak ise, gerçek elastik gerinim ( 𝜀𝑔,𝑒𝑙) ve gerçek plastik gerinimler (𝜀𝑔,𝑝𝑙) Denklem 3.6 ve 3.7 ile hesaplanır. 𝜀𝑔,𝑒𝑙 = 𝜎𝑔 𝐸 (3.6) 𝜀𝑝𝑙 = 𝜀𝑔 − 𝜀𝑔,𝑒𝑙 (3.7) Deformasyon esnasında zincir halinde dağılmış polimer molekülleri karşılıklı hareket ederek konumlarını değiştirir ve bu nedenle bu malzemelerin davranışı deformasyon hızına bağlıdır. Dolayısıyla bu tip malzemelerin dinamik yükleme koşulları altında mekanik tepkilerini hesaplamak için deformasyon hızı bağımlı malzeme davranışını içeren bir model kullanmak oldukça önemlidir. MAT_024 içerisinde farklı deformasyon 28 hızlarına ait eğriler girilerek mekanik özellikler daha detaylı ve doğru şekilde yansıtılabilmektedir. Dayanımın deformasyon hızına bağlı olarak değişimi Şekil 3.10’da görülebilir. Şekil 3.10. Deformasyon hızına bağlı gerilme-gerinme eğrileri (LS-DYNA, 2019) 3.4.2. GISSMO Hasar Modeli Plastik esaslı malzemelerin hasar modellemesinde çeşitli hasar kartları kullanılabilir. MAT_024 gibi bazı malzeme modelleri içerisinde de hasar tanımlamak mümkün olsa da plastik malzemelerin karmaşık mekanik özelliklerini yansıtmak için daha gelişmiş hasar modelleri geliştirilmiştir. Plastik malzemelerin mekanik özellikleri üzerlerine etki eden gerilme hali ile önemli ölçüde değişmektedir. LS-DYNA içerisindeki GISSMO(*MAT_ADD_DAMAGE_GISSMO) modeli ile plastik malzemelerin farklı gerilme hallerinde mekanik davranışlarındaki değişimlerin yakalanması amaçlanmaktadır. GISSMO modelinde hasar toplanması, Denklem 3.8’de verilen artımlı bir formülasyon ile tanımlanmaktadır. 29 �̇� = 𝑛 𝜀𝑓 𝐷(1− 1 𝑛 )𝜀�̇� (3.8) Burada D hasar değeri, n hasar üsteli, 𝜀�̇� plastik deformasyon hızı ve 𝜀𝑓 kırılma eşdeğer plastik gerinimi ifade etmektedir. D parametresi 1 değerine ulaştığında kırılma başlamakta ve eleman silinmektedir. Boyun verme başlangıcı, I parametresi ile ifade edilmektedir ve Denklem 3.9’a göre hesaplanmaktadır. 𝐼̇ = 𝑛 𝜀𝑖𝑛𝑠𝑡(𝜂) 𝐼(1− 1 𝑛 )𝜀�̇� (3.9) I parametresi 1 değerine ulaştığında hasar başlamaktadır. İnstabilite ile hasar hesaplanmasındaki temel fark, I parametresi kritik gerinme değerine bağlı iken, D parametresi kırılma gerinme değerine bağlıdır. İnstabilite başladığında, hasarın gerilme ile bağlantısı Denklem 3.10 ile hesaplanmaktadır. 𝜎 = 𝜎∗ ⌊1 − ( 𝐷 − 𝐷𝑐𝑟𝑖𝑡 1 − 𝐷𝑐𝑟𝑖𝑡 ) 𝑚 ⌋ (3.10) 𝐷𝑐𝑟𝑖𝑡 instabilite başlangıcındaki hasar değeri, m ise zayıflama üsteli parametresidir. GISSMO hasar modelinin temel parametresi LCSDG girdisi ile tanımlanan eğri veya fonksiyondur. Bu parametre ile kırılma gerinme değerleri üç eksenli gerilme halinin bir fonksiyonu olarak girilmektedir. Üç eksenli gerilme hali hidrostatik gerilmenin, von Mises gerilmesine oranı olarak tanımlanmaktadır. Farklı yükleme koşulları, farklı üç eksenli gerilme hali değerlerine karşılık gelmektedir. Denklem 3.10 ile hesaplanmaktadır. 𝜂 = 𝜎𝐻 𝜎𝑀 (3.10) 30 Ortalama(hidrostatik)gerilme Denklem 3.11’deki formül ile hesaplanır. 𝜎𝐻 = (𝜎𝑥 + 𝜎𝑦 + 𝜎𝑧) 3 (3.11) von Mises gerilmesi ise denklem 3.12 ile hesaplanmaktadır. 𝜎𝑀 = √ 1 2 [(𝜎𝑥 − 𝜎𝑦) 2 + (𝜎𝑦 − 𝜎𝑧) 2 +(𝜎𝑧 − 𝜎𝑥)2] (3.12) Farklı yükleme durumlarına karşılık gelen örnek üç eksenli gerilme hali değerleri Şekil 3.11’de görülebilir. 31 Şekil 3.11. Temel yüklemelerde üç eksenli gerilme halleri (Meissner vd., 2022) GISSMO içerisindeki ECRIT girdisi ile instabilite kontrol edilebilmektedir. Tıpkı LCSGD girdisinde olduğu gibi üç eksenli gerilme hali - instabilite gerinme eğrileri girilerek tanımlanmaktadır. Bu sayede deformasyonun lokalizasyonu modellenebilmektedir. DMGEXP girdisi ile n hasar üsteline değer ataması gerçekleştirilir. Hasar artımının karakterini belirler. Hasar üstelinin hasar artımına etkisi Şekil 3.12’de verilmiştir. 32 Şekil 3.12. Hasar üstelinin hasar artımına etkisi (Andrade ve Erhart, 2024) LCREGD bir diğer önemli girdidir. GISSMO hasar kartı belirli gerilme hallerinde mesh yapısına bağlı olarak sonuç vermektedir. Bu nedenle elde edilen sonuçların mesh boyutuna göre ölçeklendirilmesi gerekir. LCREGD girdisi ile eleman boyu-düzeltme faktörü eğrisi girilerek bu işlem gerçekleştirilir. Şekil 3.13’te GISSMO hasar modelinin mesh yapısına olan bağlılığı görülebilir. Şekil 3.13. GISSMO hasar modelinin mesh yapısına bağlılığı (Andrade ve Erhart, 2024 33 3.5. Yapısal Optimizasyon Yöntemleri Yapısal optimizasyon, gereken performans kriterlerini karşılarken parça için en uygun geometrik malzeme dağılımını belirleyen yöntemdir. Yapısal optimizasyon ile tasarım, yalnızca doğru konumda gereken minimum miktarda malzeme içeren son derece verimli hale gelir. Optimizasyon terimleriyle, ulaşılması gereken hedefler, amaç fonksiyonları olarak ifade edilir. Tipik bir optimizasyon problemi, Amaç fonksiyonu: 𝑓(𝑥) = 𝑓(𝑥1, 𝑥2,𝑥3, … … … 𝑥𝑛) (3.13) Kısıt fonksiyonu: ℎ𝑖(𝑥) = ℎ𝑖(𝑥1, 𝑥2,𝑥3, … … … 𝑥𝑛) = 0; 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑚 (3.14) 𝑔𝑗(𝑥) = 𝑔𝑗(𝑥1, 𝑥2,𝑥3, … … … 𝑥𝑛) ≤ 0; 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑘 (3.15) Tasarım değişkenleri: 𝑥 = (𝑥1, 𝑥2,𝑥3, … … … 𝑥𝑛) (3.16) denklemleri ile ifade edilebilir. Problemin hedefine göre kısıtlara bağlı kalınarak amaç fonksiyonun minimum ve maksimum değerinin elde edildiği tasarım değişkenleri araştırılır. Her optimizasyon problemi kısıt içermek zorunda değildir. Bu tür problemler kısıt içermeyen optimizasyon problemi olarak adlandırılırlar. Kısıt fonksiyonu barındıranlar ise kısıtlı optimizasyon problemi olarak isimlendirilir. Optimizasyon sürecini takiben elde edilen tasarım değişkenlerinin değerleri, optimum tasarım olarak adlandırılır. Yapısal optimizasyon, son birkaç on yılda yüksek performanslı hesaplama ve sonlu elemanlar yöntemi teorisindeki sürekli ilerlemeler sayesinde hızla gelişmektedir. Yapısal 34 optimizasyon yöntemleri topoloji, topografya, şekil ve boyut olmak üzere dört başlığa ayrılmaktadır. Topoloji optimizasyonu, tasarım değişkenleri, kısıtlar ve yükleme koşullarına uygun olarak optimum malzeme dağılımını gerçekleştirir. Tasarımdaki deliklerin sayısı, şekli, konumu ve birbirleriyle olan bağlantıları belirlenebilmektedir. Tüm tasarım alanı üzerinde çalıştırılabildiği için erken tasarım aşamasında kullanılır. Topoloji optimizasyonundan elde edilen sonuçlar, daha sonra boyut ve şekil optimizasyonları için giriş geometrisi olarak kullanılabilir. Topoloji optimizasyonu ile ağırlık, gerilme, rijitlik ve diğer çeşitli performans hedeflerini karşılayan tasarımlar araştırılabilmektedir (Rozvany ve ark., 1995) Şekil optimizasyonu, bir deliğin şekli, dış yüzeyin şekli veya güçlendirme elemanının şekli gibi belirlenmiş şekil değişkenlerini değiştirerek en uygun yapısal şekli bulmak için kullanılır. Şekil optimizasyonu, performans gereksinimlerini karşılamak amacıyla bir dizi yerel şekil değişikliğiyle gerçekleştirilir. Genel tasarım alanının belirli bir kısmındaki optimum şekil araştırılır. Deliklerin sayısı ve yapının genel düzeni şekil optimizasyonuyla değişmez. Topografya optimizasyonu, şekil optimizasyonun gelişmiş bir biçimidir ve sac parçaların dış yüzeyindeki kabartma düzenini araştıran bir yapısal optimizasyon yöntemidir. Tasarımdaki malzeme dağılımı üzerinde bir değişiklik meydana getirmez. Rijitlik veya doğal frekansların yükseltilmesi amacı ile kullanılmaktadır. Boyut optimizasyonu, tasarımın topolojisi üzerinde değişiklik meydana getirmeden hedeflenen amaç fonksiyonu doğrultusunda kalınlık, kesit özellikleri, yay sertliği, kütle gibi yapısal özelliklerinin optimizasyonunu gerçekleştiren yöntemdir. Şekil 3.14’te farklı yapısal optimizasyon yöntemleri ile elde edilen çözümler görülebilir. 35 3.14. Yapısal optimizasyon yöntemleri (a)Boyut optimizasyonu, b) Şekil optimizasyonu, c) Topoloji optimizasyonu) (Tsavdaridis vd., 2015) 3.6. Yapay Sinir Ağları Yapay sinir ağları, girdi ve çıktı değerleri arasında oldukça başarılı ilişkiler kurabilen bir yapay zeka tekniğidir. En sık kullanılan yapay sinir ağı algoritmalarından bir tanesi ileri beslemeli yapay sinir ağlardır. Ağ katmanlardan meydana gelmektedir ve ilk katman giriş katmanı, son katman çıktı katmanı ve aradaki diğer katmanlar ise gizli katmanlar olarak isimlendirilmektedir. Katmanlar nöronlardan oluşmaktadır ve her nöron bağlı olduğu diğer nöronlar ile matematiksel olarak ilişki içerisindedir. Şekil 3.15’te bir nörondan elde edilen çıktı değerinin kendisinden önce gelen nöronlar ile arasındaki bağlantısı gösterilmektedir. 36 Şekil 3.15. Yapay sinir ağlarında çıktı elde edilmesi (Ünlü vd., 2023) İleri beslemeli yapay sinir ağlarında xn girdi değerleri ağırlık katsayıları (wn) ile noktasal çarpım işlemi gerçekleştirilip toplanır. Bu toplama işlemi ile elde edilen sonuca bias katsayısı (b) eklenir. Daha sonra bu değere, tahmin edilen çıktı değerini elde etmek için bir aktivasyon fonksiyonu uygulanır. Yakınsamanın seçimi, doğrusal ve doğrusal olmayan yöntemler arasında karar verilerek yapılır. Doğrusal olmayan problemlerin çözülebilmesi, geleneksel yöntemlere kıyasla daha hızlı ve daha başarılı tahminler yapılabilmesi ve hata toleransı olması yapay sinir ağlarının avantajlarındandır. Başarılı bir şekilde eğitilen yapay sinir ağları ile giriş ve çıkış verileri üzerine oluşturulan model sayesinde, farklı bir veri için düşük hata oranlarında tahminler yapılabilmektedir (Arslan, 2019). Yapay sinir ağlarında eğitim sonucu türetilen fonksiyon üzerinde optimizasyon algoritmaları kullanılarak, fonksiyonların global minimum değerleri bulunabilmektedir. Veri setinin eğitim ve test verileri olarak ayrılması yapay sinir ağlarında önemli bir konudur. Verilerin daha büyük bir kısmı eğitim verisi olarak ayrılmaktadır ve öğrenme bu veriler üzerinde gerçekleştirilmektedir. Test verileri üzerinde ise tahminler gerçekleştirilerek kurulan algoritmanın performansı ölçülmektedir. Yapay sinir ağlarında eğitimin başarısız gerçekleştiği, model ile veri seti arasında uyumun bulunmadığı durumlar yetersiz uyum(underfitting) olarak ifade edilir. Eğitim verisine ekstrem derece 37 uyum sağlandığı durumlar ise aşırı uyum(overfitting) olarak tanımlanır. Bu durumda algoritma eğitim veri setini çok iyi bir şekilde öğrenir ancak test verileri üzerindeki performansı oldukça zayıftır. İyi performans gösteren bir yapay sinir ağları algoritmasında yetersiz ve aşırı uyum durumları bulunmaz. Şekil 3.16’da farklı öğrenme durumlarına ait görseller verilmiştir. (Ledzinski ve Grzesk, 2023). Şekil 3.16. Yapay sinir ağlarında yetersiz, optimum ve aşırı uyum durumları (Ledzinski ve Grzesk, 2023) Aşırı uyumdan kaçınmak için çeşitli yöntemler izlenebilir. Bunlardan bir tanesi veri sayısını arttırmaktadır. Eğitim veri setinin boyutunu artırmak, modelin öğrenme sürecine olumlu katkılar sağlayabilmektedir. Ayrıca veri setinin çeşitliliği, modelin özellik uzayını zenginleştirir ve modelin daha doğru eğitim yapabilmesini sağlar. Aşırı uyumdan kaçınmanın bir diğer yolu ağırlıkların cezalandırılması işlemidir. L1 ve L2 işlemleri en sık kullanılan iki yöntemdir. Her iki yöntemde modelin karmaşıklığını azaltmak için kayıp fonksiyonuna bir ceza terimi ekler. Erken durdurma (Early Stopping) aşırı uyumu engellemenin bir diğer yöntemidir. Bu yöntemin temel mantığı, eğitim sırasında verilerin bir kısmının doğrulama seti olarak ayrılması ve eğitim süreci boyunca modelin doğrulama kümesi üzerindeki performansının izlenerek performans düşmeye başladığında eğitimi durdurmaktır. (LeCun vd. 2012) Şekil 3.17’de erken durdurma yönteminin uygulanması görülebilir. 38 Şekil 3.17. Erken durdurma yöntemi (Gencay ve Qi, 2001) Dropout aşırı uyumu engellemekte kullanılan bir diğer etkili yöntemdir. Bu yöntemde eğitim sürecinde bazı nöronların rastgele devre dışı bırakılır. Eğitim sırasında, her eğitim adımında belirli bir oran (genellikle %20 ila %50 arasında) nöronlar rastgele seçilerek devre dışı bırakılır. Bu oran, modelin karmaşıklığına ve veri setinin özelliklerine göre ayarlanabilir. Devre dışı bırakılan nöronlar, modelin geçerli yapısını değiştirir. Her eğitim döngüsünde farklı bir alt ağ öğrenilmiş olur. Şekil 3.18’de dropout yöntemi uygulanmayan ve uygulanan algoritmaların işleyişlerindeki fark görülebilir. 39 Şekil 3.18. Dropout yöntemi (Wang vd, 2020) Yapay sinir ağları ile deney tasarımı örnekleme yöntemlerinden elde edilen bir veri seti üzerinde eğitim gerçekleştirildikten ve modelin doğruluğu kabul edildikten sonra optimizasyon algoritmaları kullanılarak yapay sinir ağlarında optimizasyon gerçekleştirilebilir. Eğitim işleminden sonra giriş ve çıkış verileri optimizasyon algoritmasına bağlanarak hangi giriş verisine karşılık minimum çıkış değerinin hesaplandığı bulunabilir. 40 4. BULGULAR ve TARTIŞMA 4.1. Plastik Malzemenin Sonlu Eleman Analizleri için Modellenmesi Bir çarpışma durumunda, yolcuların ön sıradaki koltuk ile temas etme olasılığı oldukça yüksektir. Bu nedenle plastik arkalık kapaklarının ECE R80 yönetmeliğine uygun çarpışma testi dikkate alınarak modellenmesi çok önemlidir. Çarpışma sonrasında plastik parçalarda kalıcı deformasyonlar ve kırılmalar meydana gelebilir. Bu tür plastik bileşenlerin mekanik davranışlarının sonlu elemanlar analizine doğru ve hassas bir şekilde entegre edilmesi, yolcu güvenliği açısından kritik öneme sahip olan biyomekanik yaralanma kriterlerinin güvenilir ve doğru bir biçimde hesaplanabilmesi için gereklidir. Bu çalışmada ele alınan yolcu koltuğunun plastik arkalık kapağı Polipropilen (PP) malzemeden üretilmiştir ve mekanik özellikleri tabloda görülebilir. Çizelge 4.1. PP Malzeme Özellikleri Elastisite Modülü (MPa) 1600 Yoğunluk (g/cm3) 0.905 Akma Gerilmesi (MPa) 27 Sertlik (Rockwell R-Ölçeği) 90 4.1.1. Malzeme Modelinin Hazırlanması MAT024 (*MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY) malzeme modelinde, elastik bölge Young modülü ve Poisson oranı ile tanımlanırken, plastik bölge gerilme-plastik şekil değiştirme verileri girilerek tanımlanır. Bu verilerin elde edilmesi için çekme testleri gerçekleştirilmiştir. Numuneler, ISO 527-2 standardında belirtilen boyutlara uygun şekilde hazırlanmış ve testler, standartlara uygun olarak akredite bir laboratuvarda yapılmıştır. Çekme test cihazı Şekil 4.1’de gösterilmektedir. 41 Şekil 4.1. ISO 527-2 çekme testi Çekme testleri beş farklı deformasyon hızında gerçekleştirilmiştir. Testler her bir deformasyon hızında beş kez tekrarlanarak ortalama eğriler kullanılmıştır. Test sonucunda elde edilen gerçek gerilme-gerçek şekil değiştirme grafiği şekilde gösterildiği gibidir. MAT024 malzeme modeli, beş farklı şekil değiştirme hızı için gerilme-plastik şekil değiştirme eğrileri ile tanımlanmıştır. Çekme testi sonuçları Şekil 4.2’de verilmiştir. 42 Şekil 4.2. Farklı deformasyon hızlarına ait çekme eğrileri 4.1.2. Hasar Modelinin Hazırlanması GISSMO hasar modelinin tanımlanabilmesi için malzeme modelinin hazırlanması için gerçekleştirilen çekme testlerinin haricinde basma testi, üç nokta eğme testi ve ağırlık düşürme darbe testleri gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen testler Şekil 4.3’te görülebilir. 43 Şekil 4.3. Numune testleri (a) Basma testi b) Üç nokta eğme testi c) Ağırlık düşürme testi) Basma testi numuneleri ISO 604 standartlarına göre hazırlanmıştır. Üç nokta eğilme testi numuneleri ise ISO 178 standartlarına uygun olarak hazırlanmıştır. Hem basma hem de üç nokta eğilme testleri, quasi-statik ve dinamik hızlarda gerçekleştirilmiştir. Ağırlık düşme darbe testi için ISO 6603-2 standartları referans alınmıştır. 2 mm kalınlığındaki numunelerin ağırlık merkezine, 4,4 m/s hızla bir darbe ucu düşürülmüştür. Testler beş kez tekrarlanmıştır. Kuvvet, yer değiştirme ve darbe enerjisi sonuçları kaydedilmiştir. Kullanılan numunelerin boyutları Şekil 4.4’te gösterilmektedir. Şekil 4.4. Test numunesi ölçüleri ( a) Basma testi b) Üç nokta eğme testi c) Ağırlık düşürme testi 44 Bu çalışmada kullanılan kopma anındaki plastik şekil değiştirme ile üç eksenli gerilme durumu arasındaki ilişkiyi ifade eden hasar eğrisi Şekil 4.5’te gösterilmektedir. Kopma şekil değiştirme değerleri, numune testlerinden elde edilmiştir. Kesme gerilmesine karşılık gelen kopma değeri, iki eksenli çekme durumu ile aynı olarak kabul edilmiştir. Şekil 4.5. GISSMO hasar eğrisi GISSMO kartı hazırlandıktan sonra, ağırlık düşürme darbe testi ile doğruluğunu değerlendirmek amacıyla bir analiz modeli geliştirilmiş ve test sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. 2 mm kalınlığındaki numune, 1 mm boyutunda kabuk elemanları ile modellenmiştir. Darbe ucunun çarpma hızı, testte olduğu gibi 4,4 m/s olarak ayarlanmıştır. Test numunesinin kenetlenme parçaları şeffaf olarak sonlu eleman modeli Şekil 4.6’da gösterilmiştir. 45 Şekil 4.6. Ağırlık düşürme testi sonlu elemanlar modeli Analiz sonucunda, karşılaştırılan kuvvet-yer değiştirme değerleri Şekil 4.7’de gösterilmiştir. Gerçek test ile simülasyon sonuçlarının uyumlu olduğu bulunmuştur. Maksimum kuvvet ve süre, gerçek test sonucuna oldukça yakın olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar, malzeme ve hasar modelinin yüksek doğrulukla çalıştığını göstermektedir. Şekil 4.7. Ağırlık düşürme testi kuvvet-zaman grafikleri karşılaştırması 46 4.2. Yolcu Koltuğu ECE R14 Çekme Testi Üç nokta emniyet kemer düzeneğine sahip yolcu koltuğuna ECE R14 emniyet kemeri çekme testi uygulanmıştır. Şekil 4.8’de teste ait görsel verilmiştir. Şekil 4.8. ECE R14 statik testi Fiziksel test Grammer test merkezinde gerçekleştirilmiştir. Test öncesi koltuk tartılarak 43 kg olarak ölçülmüştür. Koltuk M3 sınıfı bir araçta kullanılmakta olduğundan omuz çekme bloğundan 4.5kN, bel çekme bloğundan 5.9kN kuvvet uygulanmıştır. Şekil 4.9’da uygulanan kuvvetler ve test süresi görülebilir. Koltuk maksimum yüke ulaştıktan sonra 4 47 saniye boyunca tutulmuştur. Koltuğun yer değiştirmesi 305 mm olarak ölçülmüştür. Bu değer regülasyonda belirtilen sınırların içerisindedir. Test anı ve sonrasında koltuk üzerinden fırlayan, kopan komponent bulunmamaktadır. Yolcu koltuğu testten başarılı bir şekilde geçmiştir. Şekil 4.9. ECE R14 statik test uygulanan kuvvetler 4.3. Yolcu Koltuğu Sonlu Elemanlar Analizleri Koltuğun sonlu elemanlar modeli hazır CAD datası kullanılarak oluşturulmuştur. Bu çalışmada ele alınan ikili yolcu koltuğu iki adet ayak, şase, arkalık iskeleti, plastik arkalık kapağı, oturak ve arkalık süngerlerinden meydana gelmektedir. Koltuk üzerindeki metal parçalar ve plastik arkalık kapakları ortalama 5 mm boyutunda 2D Shell elemanlar kullanılarak modellenmiştir. Oturak ve arkalık sünger grubu ise ortalama 12 mm boyutlarda 3D solid elemanlar ile hazırlanmıştır. Koltuğun sonlu elemanlar modeli 146.828 düğüm noktası ve 488.334 elemandan oluşmaktadır. Metal parçalar LS-DYNA 48 içerisindeki MAT24 ile elasto-plastik olarak tanımlanmıştır. Kaynaklı bağlantılar solid elemanlar kullanılarak MAT100 kartı yardımı ile oluşturulmuştur. Zemin plakası tüm analizlerde rijit olarak kabul edilmiştir ve koltuk zemin bağlantı cıvatası rijit elemanlar ile modellenmiştir. Koltuk yapısına dahil olan parçalar arasında CONTACT_AUTOMATIC_SINGLE_SURFACE ile temas tanımlanmıştır. 4.3.1. Yolcu Koltuğu ECE R14 Statik Testi Sonlu Elemanlar Analizi Yolcu koltuğunun sonlu eleman modeli, ECE R14 statik test prosedürüne göre hazırlanmıştır. Üç noktalı emniyet kemeri konfigürasyonu ile birlikte göğüs ve pelvis blokları, gerçek test koşullarına uygun şekilde koltuk üzerine yerleştirilmiştir. Test blokları ile koltuk arasında yüzeyden yüzeye temas tanımlanmıştır. Test yükleri, regülasyonda belirtilen açıya (yatay eksenden 10° ± 5°) göre uygulanmıştır. Çekme kuvvetleri, gerçek test ile aynı değerlerde olmak üzere göğüs bloğundan 4.5 kN, pelvis bloğundan 5.9 kN olarak ayarlanmıştır. Kuvvetler, 0.2 saniye içinde maksimum seviyeye ulaşmış ve 0.2 saniye boyunca sabit kalmıştır. Analiz toplamda 0.4 saniye süresince koşturulmuştur. Analiz modeli ve analiz sonrasında koltuktaki deformasyon Şekil 4.10’da gösterilmektedir. Şekil 4.10. ECE R14 statik test sonlu elemanlar analizi 49 Analiz sonucunda koltuğun yer değiştirmesi 325 mm olarak hesaplanmıştır. Bu değer, gerçek testte hesaplanan 305 mm değerine oldukça yakındır. Ayrıca koltukta meydana gelen deformasyonlar gerçeğe oldukça benzer şekilde elde edilmiştir. Bu sonuçlarla birlikte, koltuğun sonlu eleman modeli doğrulanmıştır. 4.3.2. Yolcu Koltuğu ECE R80 Dinamik Testi Sonlu Elemanlar Analizi ECE R14 statik testi ile doğrulanmış koltuğun sonlu eleman modeli, ECE R80 dinamik test koşullarına göre bir analiz modeli hazırlamak için kullanılmıştır. Ön sıra koltuklar, arka sıra koltukların yatay eksende taşınmasıyla modellenmiştir. Koltuklar arasındaki mesafe, araç yerleşimine göre 800 mm olarak belirlenmiştir. İki adet %50 Hybrid III manken model, üç noktalı emniyet kemeriyle bağlanarak arka sıra koltuklara yerleştirilmiştir. Mankenlerle koltuk arasında yüzeyden yüzeye temas tanımlanmıştır. Modeli basitleştirmek ve daha hızlı çözüm süreleri elde etmek amacıyla, arka sıra koltuklarındaki arkalık süngeri ve ön sıra koltuklarındaki oturak süngeri modelden çıkarılmıştır. Bu parçaların araştırma sonuçlarına etkileri ihmal edilebilir düzeyde kabul edilmiştir. Bunun yerine, çıkarılan parçaların ağırlıklarına eşdeğer olan 1D kütle elemanları, ağırlık merkezlerine tanımlanmıştır. Dinamik testin sonlu eleman modeli Şekil 4.11’de gösterilmektedir. Şekil 4.11. ECE R80 sonlu elemanlar modeli 50 Çarpışma ivmesi, ECE R80 yönetmeliğinde belirtilen aralığın üst sınırına ayarlanarak en kötü senaryonun simüle edilmesi amaçlanmıştır. Kullanılan çarpışma ivmesi eğrisi Şekil 4.12’de gösterilmektedir. Şekil 4.12. ECE R80 ivme grafiği Manken modeller ile ön sıra koltuğu arasındaki çarpışma öncesi ve sırasındaki yandan görünüşler Şekil 4.13’te gösterildiği gibidir. Koltuk yapısı incelendiğinde, yerel plastik deformasyonlar gözlemlenmiş, ancak herhangi bir hasar oluşmamıştır. Koltuk, yapısal bütünlüğünü başarıyla korumuştur. Plastik sırtlık kapağında kalıcı deformasyon meydana gelmiş, ancak herhangi bir kırılma gözlemlenmemiştir. 51 Şekil 4.13. ECE R80 sonlu elemanlar analizi Analiz sonucunda yaralanma kriterleri Çizelge 4.2’deki gibi hesaplanmıştır. Çizelge 4.2. Analizler sonucu hesaplanan yaralanma kriterleri Yaralanma Kriterleri HIC ThAC FAC Regülasyon Limiti 500 30 g 10 kN Sonuç 547.8 22.3 g 1.5 kN Üç noktalı emniyet kemeri bağlı manken modeller için, sağ ve sol koltuklardaki mankenlerin HIC (Kafa Yaralanma Kriteri) değerleri sırasıyla 532 ve 547 olarak hesaplanmıştır. Bu değerler, referans ECE R80 yönetmeliğinde belirtilen en yüksek sınır olan 500'ü aştığından, test sonucu olumsuz olarak değerlendirilmiştir. Ancak, ThAC (Göğüs Yaralanma Kriteri) ve FAC (Diz Yaralanma Kriteri) değerleri yönetmelik sınırları içerisinde olup, bu kriterler açısından yolcu güvenliğinin sağlandığını göstermektedir. HIC değerlerini güvenli sınırlara çekmek için optimizasyon çalışmaları gerçekleştirilmiştir. 52 4.4. Yapay Sinir Ağları Modeli ile Boyut Optimizasyonu Regülasyon limit değerini aşan HIC kriterinin kabul edilebilir aralığa getirilmesi gerekmektedir. Termoplastik hammaddeden yapılmış ve 4 mm kalınlığında sert yüzey yapısına sahip olan plastik arkalık kapağı, çarpışma testi sırasında mankenin kafası ile temas eden koltuk bileşenidir. Bu nedenle, HIC parametresi üzerinde önemli bir etkisi vardır. HIC kriteri değerini yönetmelik sınırlarına düşürmek amacıyla plastik sırt dayama kapağı bileşeni üzerinde bir optimizasyon çalışması yapılmıştır. 4.4.1. Yapay Sinir Ağları Modelinin Oluşturulması HIC değerinin optimizasyonu için plastik arkalık kapağı parçası üç kısma ayrılmıştır. Her bir kısım sonlu eleman modelinde bağımsız bir parça olarak tanımlanmış ve kalınlık değerleri optimize edilmiştir. Plastik arkalık kapağı parçasının üç parçaya ayrılması, Şekil 4.14’te gösterilmiştir. Ayırma işlemi, çarpışma testi sırasında mankenin koltuğa temas ettiği bölgelere göre yapılmıştır. Mankenin başıyla temas ettiği bölüm (th) mor renkte, dizlerle temas ettiği bölüm (tk) yeşil renkte ve koltuk ile etkileşime girmediği, tutamağın bulunduğu bölüm (tg) mavi renkte gösterilmiştir. 53 Şekil 4.14. Plastik arkalık kapağının üç kısma ayrılması Latin Hiperküp deney tasarımı yöntemi kullanılarak, her bir bölüm için 1-5 mm arasında değişen toplamda 50 örnek değeri üretilmiştir. Bu yöntem, yüksek parametre ve seviye sayısı için uygun olduğu için tercih edilmiştir (Viana, 2015). Örneklenen kalınlık değerleri ilgili bileşenlere atanmış ve sonlu eleman analizleri gerçekleştirilerek, bu analizlerden elde edilen yaralanma kriterleri verisi oluşturulmuştur. Ayrıca, plastik parçalarda herhangi bir kırılma olup olmadığı da kontrol edilerek, bu bilgiler veri setine kaydedilmiştir. Veri setinin bir kısmı Çizelge 4.3’te verilmiştir. 54 Çizelge 4.3. Veri seti tablosu Veri No. th (mm) tg (mm) tk (mm) Max HIC Kırılma 1 4,96 1,43 3,71 386,70 0,00 2 3,71 1,82 3,31 412,70 0,00 3 3,24 4,25 3,78 629,90 0,00 4 1,82 4,18 3,39 740,70 0,00 5 1,90 2,22 4,49 431,00 0,00 6 2,84 3,00 4,88 556,90 0,00 7 3,31 1,04 1,43 298,80 1,00 8 2,92 1,90 2,84 400,20 0,00 : : : : : : : : : : : : Keras kütüphanesi kullanılarak bir yapay sinir ağı algoritması oluşturulmuştur. Veri setindeki deney tasarımı ile üretilen kalınlık değerleri, yapay sinir ağı algoritması için giriş verisi olarak kullanılmıştır. Her bir örnek kalınlık için sonlu eleman modelinden elde edilen HIC değerleri ve kırılma bilgileri hedef veri olarak seçilmiştir. Eğitim öncesinde, giriş ve hedef veriler %80 eğitim ve %20 test olacak şekilde ikiye ayrılmıştır. Eğitim, 40 veri noktası ile yapılmış ve 10 veri noktası test için ayrılmıştır. Algoritmanın performansı, test verileri üzerinde yapılan tahminlerle gerçek değerler arasındaki farklar incelenerek ölçülmüştür. Şekil 4.15’te algoritmanın performansı görülebilir. Modelin çok başarılı bir şekilde eğitildiği ve tahminlerin oldukça tutarlı olduğu gözlemlenmiştir. 55 Şekil 4.15. Yapay sinir ağlarının test verileri üzerindeki performansı 4.4.2. Boyut Optimizasyonu Yapay sinir ağı modelinden elde edilen HIC değer tahminlerini minimize etmek amacıyla Python Scipy kütüphanesindeki SLSQP yöntemine dayalı bir optimizasyon algoritması oluşturulmuştur. SLSQP algoritması doğrusal olmayan problemlerin çözümünde kullanılan gradyan tabanlı bir yöntemdir. SLSQP, farklı değişkenlerden oluşan fonksiyonları, değişkenlerin sınır değerlerini ve eşitlik ve eşitsizlik kısıtlarını kullanarak minimize etmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde doğrusal olmayan ve kısıt içeren problem, her iterasyonda amaç fonksiyonuna ve kısıtlara yaklaşan bir dizi ikinci dereceden alt probleme dönüştürülür. Bu alt problemler çözülerek iteratif olarak sonuca yaklaşılır. Hessian matrisini güncellemek için BFGS gibi Quasi-Newton yöntemlerini kullanılır. SLSQP yöntemi hakkında daha fazla ayrıntı (Kraft 1988)'de bulunabilir. 56 Optimizasyon algoritmasında kalınlık değerleri tasarım değişkeni olarak kullanılmış, hedef fonksiyonu ise yapay sinir ağından elde edilen tahmin değeri olarak tanımlanmıştır. Sınırlar, kalınlık değerlerinin örnekleme aralığı olarak belirlenmiştir. Bu sayede yapay sinir ağı modelinin çıktılarının minimize edilmesi ve kalınlık değerlerine karşılık gelen HIC değerlerinin hesaplanması sağlanmıştır. Optimizasyon problemi 4.1-4.5 denklemleri ile tanımlanmıştır. Amaç fonksiyonu: min 𝐻𝐼𝐶 (4.1) Kısıt fonksiyonları: 1 ≤ 𝑡ℎ ≤ 5 (4.2) 1 ≤ 𝑡𝑘 ≤ 5 (4.3) 1 ≤ 𝑡𝑔 ≤ 5 (4.4) 𝐾𝚤𝑟𝚤𝑙𝑚𝑎 ≤ 0.5 (4.5) Optimizasyon sonucu olarak kalınlıklar ve karşılık gelen HIC değeri Çizelge 4.4’teki gibi hesaplanmıştır. Çizelge 4.4. Optimizasyon sonrası hesaplanan kalınlıklar ve HIC Parametreler Sonuçlar th (mm) 2.3 tk (mm) 1.5 tg (mm) 1.4 HIC 291 57 Kafanın çarptığı kısım (th) için hesaplanan kalınlık 2.3 mm olarak bulunmuştur. Bu alan, çarpışma sırasında yüksek enerji nedeniyle deformasyona ve hatta kırılmaya çok yatkındır. Bu yüzden, bu alan için daha yüksek bir kalınlık değeri elde edilmesi anlaşılabilirdir. Diz temas alanı (tk) kalınlığı 1.5 mm olarak bulunmuştur ve bu da yüksek enerji transferi olan bir alandır. Ancak dizlerin öne hareketi, üç noktalı kemer düzeni ile sınırlıdır ve temas alanını destekleyen sırt minderi içindeki kalın sünger malzeme plastik malzemeye yardımcı olmaktadır. Plastik arkalık kapağının tutamak alanı kalınlığı (tg) ise 1.4 mm olarak bulunmuştur; bu alan mankenle doğrudan temas etmese de baş temas alanından gelen darbe enerjisi buraya aktarılmaktadır. Hesaplanan HIC değerinin doğruluğunu ölçmek amacıyla, kalınlık değerleri sonlu eleman modelinde ilgili değişkenlere atanmış ve analiz gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda elde edilen HIC değeri şekilde görülebilir. Maksimum HIC değeri 285.8 olarak hesaplanmış ve bu değer, optimizasyon ile hesaplanan değerle çok yakın olup hata oranı %2 olarak bulunmuştur. Şekil 4.16. Optimizasyon sonucunda elde edilen HIC değerleri 58 Analiz çıktı dosyası incelendiğinde, plastik parçalarda herhangi bir kırılma meydana gelmediği görülmüştür. Plastik parçaların kalınlığındaki değişiklik, koltuk üzerinde oluşan plastik deformasyonlarda herhangi bir değişikliğe neden olmamıştır. Koltuğun yönetmeliğe göre geçerliliği incelendiğinde, yaralanma kriterleri aşağıdaki Çizelge 4.5’te verildiği şekilde hesaplanmıştır. Çizelge 4.5. Optimizasyon sonrası hesaplanan yaralanma kriterleri Yaralanma Kriteri HIC ThAC FAC Regülasyon Limiti 500 30 g 10 kN Sonuç 285.8 23.2 g 0.95 kN Yaralanma kriterleri, yönetmelikte belirtilen sınırlar içerisindedir. Bu sonuçlara dayanarak, yolcu koltuğu ECE R80 çarpışma testini geçmektedir. Plastik arkalık kapağının kalınlığı 4 mm’den tabloya göre optimize edilen kalınlık değerlerine düşürülmesine rağmen, ThAC ve FAC yaralanma kriterlerinde önemli bir değişiklik gözlemlenmemiştir. Plastik arkalık kapağı ile mankenin göğüs bölgesi arasında doğrudan temas olmadığı için, göğüs yaralanmasını gösteren ThAC kriteri çok az değişmiştir (22.3 => 23.2). Bu kriterin belirleyici ana faktörü emniyet kemeri olmuştur. Plastik sırt dayama kapağının üç farklı kalınlık değerinin ortalamasıyla ThAC parametresindeki değişim, Şekil 4.17’de görülebilir. 59 Şekil 4.17. ThAC kriterinin ortalama kalınlığa göre değişimi Dizlerin çarptığı alandaki plastik parçanın kalınlığı azaltılması ile FAC kriteri %36 oranında azalmıştır. Plastik arkalık kapağının kalınlığı, bu yaralanma kriteri için etkili bir parametredir. Ancak, plastik kapağın 4 mm sabit kalınlıkta olduğu başlangıç durumunda bile sonuç, yönetmelikte belirtilen sınırın oldukça altındadır. Bu yaralanma kriterine göre, iki kişilik yolcu koltuğu oldukça güvenli kabul edilmektedir. Dizlerle temas eden bölümün (tk) kalınlığına bağlı olarak FAC yaralanma kriterindeki değişim, Şekil 4.18’de görülebilir. 60 Şekil 4.18. FAC kriterinin tk değerine göre değişimi Başlangıçta, 4 mm sabit kalınlığa sahip plastik arkalık kapağı, koltuk yapısına 2.91 kg eklemektedir. Optimizasyon sonrasında, optimize edilen kalınlık değerlerine göre bu parçanın ağırlığı 1.25 kg olarak hesaplanmıştır. Bu da tek bir iki kişilik koltuk yapısı için 1.66 kg'lık bir ağırlık azaltımı sağlamaktadır. Yolcu güvenliği açısından daha iyi bir yapı elde edilmesinin yanı sıra, daha hafif bir çözüm de elde edilmiştir. 61 5. SONUÇLAR Günümüzde yolcu güvenliğini ve çarpışma dayanıklılığı sağlamak için araç üreticileri onlarca prototip ve nihai ürün testi gerçekleştirmektedir. Bu güvenlik testlerinin bilgisayar ortamında yapılması ile tasarımlar test öncesi değerlendirilebilmekte, daha iyi mühendislik çözümleri ile daha düşük maliyetli ürünler geliştirilebilmektedir. Çarpışma senaryoları, simülasyonlar ile daha kapsamlı bir şekilde anlaşılabilmektedir. Bu avantajlarından ötürü otomobil ve ticari araç üreticileri ürün geliştirme süreçlerinde bilgisayar destekli simülasyonlardan etkin bir şekilde faydalanmaktadır. Bu çalışmada, plastik arkalık kapağına sahip iki kişilik bir otobüs yolcu koltuğu, ECE R14 ve ECE R80 düzenlemelerine göre yolcu güvenliği açısından incelenmiştir. Analizlerde plastik malzemenin simülasyonu için numune testleri gerçekleştirilmiştir. ECE R14 statik testi doğrultusunda yapılan sonlu eleman analizi, gerçek test sonuçlarıyla doğrulanmıştır. ECE R80 dinamik testinin sonlu eleman analizi sonrasında, HIC (Kafa Yaralanma Kriteri) değerinin regülasyon sınırlarını aşması nedeniyle optimizasyon çalışmaları yapılmıştır. Plastik arkalık kapağı üç bölüme ayrılmış ve her bölüm için minimum HIC kriterini sağlamak amacıyla yapay sinir ağları kullanılarak optimum kalınlık değerleri hesaplanmıştır. Bu çalışma sonucunda, yolcu güvenliği açısından daha iyi bir koltuk yapısı elde edilmiştir. Gelecekte, bu çalışmayı daha ileriye taşımak için birkaç çalışma gerçekleştirilebilir. Sonlu eleman analizlerinde plastik malzemelerin karmaşık yapısını daha kapsamlı bir şekilde yansıtan malzeme modelleri kullanılabilir. Bu çalışmada, çekme testi verileriyle tanımlanan, deformasyon hızı bağımlı elasto-plastik bir malzeme modeli kullanılmıştır. Hasar modeli, farklı üç eksenli gerilme değerleri ile testler gerçekleştirilerek daha kapsamlı hale getirilebilir. Bu çalışmada, ECE R80 regülasyonu içinde tanımlanan HIC, ThAC ve FAC yaralanma kriterleri incelenmiştir. Regülasyonda ve literatürde tanımlanan diğer yaralanma kriterleri de analiz edilerek ve yolcu güvenliği daha kapsamlı bir şekilde değerlendirilebilir. 62 Ayrıca, koltuk yapısı, farklı tasarım seçenekleri ve malzemeler uygulanarak maliyet ve ağırlık açısından iyileştirilebilir. Bu çalışmada kullanılan iki kişilik koltuğun bileşenleri, plastik arkalık kapağı ve kumaş-sünger grubunun dışında çelikten yapılmıştır. Alüminyum veya kompozit gibi diğer metallerin ve daha gelişmiş plastiklerin olası kullanımları araştırılabilir. 63 KAYNAKLAR Abbasi, B., & Mahlooji, H., (2012). Improving response surface methodology by using artificial neural network and simulated annealing. Expert Systems with Applications, 39(3), 3461-3468. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.09.036 Andrade, F.X.C., Feucht, M., Haufe, A., & Neukamm, F. (2016). An incremental stress state dependent damage model for ductile failure prediction, Int. J. Fract. 200, 127–150, https://doi.org/10.1007/s10704-016-0081-2 Andrade, F. & Erhart,T., GISSMO: An Overview, DYNAmore GmbH Stuttgart, https://www.dynamore.de/en/training/conferences/past/infoday-damage-and-failure- with-gissmo (Erişim tarihi: 27.06.2024) Arora, J.S. (2017). Introduction to Optimum Design. Elsevier. Arslan, İ. (2019). Python ile Veri Bilimi. Pusula. Bois, P.D., Chou, C.C., Fileta, B.B., Khalil, T.B., King, A.I., Mahmood, H.F., Mertz, H.J. & Wismans, J. (2004). Vehicle Crashworthiness and Occupant Protection; Automotive Applications Committee, American Iron and Steel Institute. Bobbili, R., & Madhu, V. (2020). A machine learning model for failure of perforated plates under impact. Mechanics Based Design of Structures and Machines, 50(7), 2582– 2590. https://doi.org/10.1080/15397734.2020.1763184 Dean, G., & Crocker, L. (2007). Prediction of impact performance of plastics mouldings Part 1: Materials models and determination of properties. Plastics, Rubber and Composites, 36(1), 1–13. https://doi.org/10.1179/174328907X174575 Dündar, M.A., & Dhaliwal, G.S. (2020). Investigation for impact behavior of acrylonitrile-butadiene-styrene amorphous thermoplastic. Polymer Testing, 89, 106624. https://doi.org/10.1016/j.polymertesting.2020.106624 Gencay, R., & Qi, Min. (2001). Pricing and hedging derivative securities with neural networks: Bayesian regularization, early stopping, and bagging, IEEE Transactions on Neural Networks, 12(4), 726-734. https://doi.org/10.1109/72.935086 Hayashi, S. (2012). Prediction of Failure Behaviors in Polymers Under Multiaxial Stress State. 12th International LS-DYNA Conference, 3-5 June 2012, Detroit, USA Hessenberger, K. Strength analysis of seat belt anchorage according to ECE R14 and FMVSS. 4th European LS-DYNA Users Conference, Ulm, Germany, 22–23 May 2003. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.09.036 https://doi.org/10.1007/s10704-016-0081-2 https://doi.org/10.1080/15397734.2020.1763184 https://doi.org/10.1016/j.polymertesting.2020.106624 https://doi.org/10.1007/s43452-020-00103-4 64 Humanetics. https://www.humaneticsgroup.com/products/anthropomorphic-test- devices/frontal-impact/hybrid-iii-50th-male/hybrid-iii-50th-male (Erişim tarihi: 30.09.2024) Jamroziak, K., Joszko, K., Wolanski, W., Gzik, M., Burkacki, M., Suchon, S., Szarek, A., & Zielonka, K. (2020). Experimental and modelling research on coach passengers’ safety in frontal impacts. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 20(96). https://doi.org/10.1007/s43452-020-00103-4 Jaskiewicz, M., Jurecki, R., Witaszek, K., & Wieckowski, D. (2013). Overview and analysis of dummies used for crash tests. Zesz. Nauk./Akad. Morska Szczec. 35, 22–31. King, A. I. (2000). Fundamentals of Impact Biomechanics: Part I - Biomechanics of the Head, Neck, and Thorax. Annual Review of Biomedical Engineering. 2(1): 55-81. King, A. I. (20