Tối ưu hóa kết cấu khung xương và sát xi ô tô khách 2934 chỗ ngồi trong trạng thái bền tĩnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÊ TIẾN PHƯỚC TỐI ƯU HÓA KẾT CẤU KHUNG XƯƠNG VÀ SÁT XI Ô TÔ KHÁCH 29/34 CHỖ NGỒI TRONG TRẠNG THÁI BỀN TĨNH NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC Tp Hồ Chí Minh, tháng 11/2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÊ TIẾN PHƯỚC TỐI ƯU HÓA KẾT CẤU KHUNG XƯƠNG VÀ SÁT XI Ô TÔ KHÁCH 29/34 CHỖ NGỒI TRONG TRẠNG THÁI BỀN TĨNH NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC - 60520116 Hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN THÀNH TÂM Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2022 i ii iii iv v vi vii LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC Họ tên: LÊ TIẾN PHƯỚC Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 30/11/1996 Nơi sinh: Quảng Ngãi Quê quán: Tư Nghĩa, Quảng Ngãi Dân tộc: Kinh Chỗ nay: 118/5 Tân Hương, P Tân Quý, Q Tân Phú, TP Hồ Chí Minh Điện thoại quan: ĐTDĐ: 0982284665 Fax: Email: lephuoc361@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Đại học Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 08/2014 đến 08/2018 Nơi học: Trường Đại Học Cơng Nghiệp TP Hồ Chí Minh Ngành học: Công nghệ kỹ thuật ô tô Tên đồ án: Ứng dụng phần mềm Automation Studio 5.0 việc thiết kế, mô hệ thống thủy lực ô tô Ngày nơi bảo vệ đồ án: 08/06/2018, Trường Đại Học Cơng Nghiệp TP Hồ Chí Minh Người hướng dẫn: ThS Hồ Anh Cường Thạc sĩ: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 9/2019 đến 11/2022 Nơi học (trường, thành phố): Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP HCM Ngành học: Kỹ thuật khí động lực Tên luận văn: Tối ưu hóa kết cấu khung xương sát xi ô tô khách 29/34 chỗ ngồi trạng thái bền tĩnh viii [24] N T Tâm and N C Thành, Improvement design of sleeper coaches front structure to enhance the safety of human in frontal collision, Jornal of science and Technology, Industrial University of Ho Chi Minh city, vol 36, pp 16-20, 2018 [25] P M Đức and L C Tín, An application of hyperworks software to optimization of thaco city b60 bus frame structure, Journal of Science & technology, Da Nang Univesity, vol 17, 2019 [26] N Q Cường, N V Bang, and N T Lập, Vibration analysis of the car body structure under the effects of its engine, Journal of science & technology, vol 56, 2020 [27] Y.-M Chiang and H.-H Hsieh, The use of the Taguchi method with grey relational analysis to optimize the thin-film sputtering process with multiple quality characteristic in color filter manufacturing, Computers & Industrial Engineering, vol 56, pp 648-661, 2009 [28] S Datta, G Nandi, and A Bandyopadhyay, Application of entropy measurement technique in grey based Taguchi method for solution of correlated multiple response optimization problems: A case study in welding, Journal of Manufacturing Systems, vol 28, pp 55-63, 2009 [29] C.-F Jeffrey Kuo, T.-L Su, P.-R Jhang, C.-Y Huang, and C.-H Chiu, Using the Taguchi method and grey relational analysis to optimize the flat-plate collector process with multiple quality characteristics in solar energy collector manufacturing, Energy, vol 36, pp 3554-3562, 2011 [30] E Kuram and B Ozcelik, Multi-objective optimization using Taguchi based grey relational analysis for micro-milling of Al 7075 material with ball nose end mill, Measurement, vol 46, pp 1849-1864, 2013 82 [31] A Sharma, R M Belokar, and S Kumar, Multi-Response Optimization of Al2024/red mud MMC using Hybrid Taguchi-GRA-Entropy Optimization Technique, Materials Today: Proceedings, vol 5, pp 4748-4760, 2018 [32] N.-T Huynh, S.-C Huang, and T.-P Dao, Design variables optimization effects on acceleration and contact force of the double sliders-crank mechanism having multiple revolute clearance joints by use of the Taguchi method based on a grey relational analysis, Sādhanā, vol 45, 2020 [33] M H Vu, N T Huynh, K N Nguyen, A S Tran, and Q M Nguyen, Optimal Stress and Strain of Helical Gear and Rack in the Steering System, Mathematical Modelling of Engineering Problems, vol 9, pp 697-706, 2022 [34] R K Roy, A primer on the Taguchi method, Society of Manufacturing Engineers, 2010 [35] M S Sukumar, P V Ramaiah, and A Nagarjuna, Optimization and Prediction of Parameters in Face Milling of Al-6061 Using Taguchi and ANN Approach, Procedia Engineering, vol 97, pp 365-371, 2014 [36] N T Huynh, S C Huang, and T P Dao, Optimal displacement amplification ratio of bridge-type compliant mechanism flexure hinge using the Taguchi method with grey relational analysis, Microsystem Technologies, 2018 [37] S Kumar, A Batish, R Singh, and T P Singh, A hybrid Taguchi-artificial neural network approach to predict surface roughness during electric discharge machining of titanium alloys, Journal of Mechanical Science and Technology, vol 28, pp 2831-2844, 2014 [38] V K Vankanti and V Ganta, Optimization of process parameters in drilling of GFRP composite using Taguchi method, Journal of Materials Research and Technology, vol 3, pp 35-41, 2014 83 [39] N Celik, G Pusat, and E Turgut, Application of Taguchi method and grey relational analysis on a turbulated heat exchanger, International Journal of Thermal Sciences, vol 124, pp 85-97, 2018 [40] N C Vu, N T Huynh, and S C Huang, Optimization the first frequency modal shape of a tensural displacement amplifier employing flexure hinge by using Taguchi Method, IOP Journal of Physics: Conference Series, vol 1303, pp 19, 2019 [41] C N Wang, K P Truong, N T Huynh, and H Nguyen, Optimization on effects of design parameter on displacement amplification ratio of DOF working platform employing Bridge-type compliant mechanism flexure hinge using Taguchi method, IOP Journal of Physics: Conference Series, vol 1303, pp 1-9, 2019 [42] C N Wang, K P Truong, N T Huynh, and L Q Nhat Hoang, Optimization effects of design parameter on the first frequency modal of a Bridge-type compliant mechanism flexure hinge by using the Taguchi method, IOP Journal of Physics: Conference Series, vol 1303, pp 1-8, 2019 [43] N.-T Huynh V H Hoang, H Nguyen, S C Huang, Analysis and optimal design a new flexible hinge displacement amplifier mechanism by using Finite element analysis based on Taguchi method, 2019 IEEE Eurasia Conference on IOT, Communication and Engineering, pp 1-5, 2020 [44] İ Asiltürk and H Akkuş, Determining the effect of cutting parameters on surface roughness in hard turning using the Taguchi method, Measurement, vol 44(9), pp 1697-1740, 2011 [45] Y Qudaih, T Kerdphol, and Y Mitani, ANN method for size determination of storage systems in microgrids, International Journal of Smart Grid and Clean Energy, vol 4(3), pp 247-254, 2015 84 [46] Y C Lin, J Zhang, and J Zhong, "Application of neural networks to predict the elevated temperature flow behavior of a low alloy steel," Computational Materials Science, vol 43, pp 752-758, 2008 [47] D Karayel, "Prediction and control of surface roughness in CNC lathe using artificial neural network," Journal of Materials Processing Technology, vol 209, pp 3125-3137, 2009 [48] H Naderpour, A Kheyroddin, and G G Amiri, "Prediction of FRP-confined compressive strength of concrete using artificial neural networks," Composite Structures, vol 92, pp 2817-2829, 2010 [49] Shivakumar, P Srinivasa Pai, and B R Shrinivasa Rao, "Artificial Neural Network based prediction of performance and emission characteristics of a variable compression ratio CI engine using WCO as a biodiesel at different injection timings," Applied Energy, vol 88, pp 2344-2354, 2011 [50] D Hawkins, S M Hong, R Raslan, D Mumovic, and S Hanna, "Determinants of energy use in UK higher education buildings using statistical and artificial neural network methods," International Journal of Sustainable Built Environment, vol 1, pp 50-63, 2012 [51] H Mashhadban, S S Kutanaei, and M A Sayarinejad, "Prediction and modeling of mechanical properties in fiber reinforced self-compacting concrete using particle swarm optimization algorithm and artificial neural network," Construction and Building Materials, vol 119, pp 277-287, 2016 [52] K Prasada Rao, T Victor Babu, G Anuradha, and B V Appa Rao, "IDI diesel engine performance and exhaust emission analysis using biodiesel with an artificial neural network (ANN)," Egyptian Journal of Petroleum, vol 26, pp 593-600, 2017 85 [53] C Kim, J.-Y Lee, and M Kim, "Prediction of the Dynamic Stiffness of Resilient Materials using Artificial Neural Network (ANN) Technique," Applied Sciences, vol 9, pp 1088, 2019 [54] G Notton, C Voyant, A Fouilloy, J L Duchaud, and M L Nivet, "Some Applications of ANN to Solar Radiation Estimation and Forecasting for Energy Applications," Applied Sciences, vol 9, pp 209, 2019 [55] S Al-Busultan, G K Aswed, R R A Almuhanna, and S E Rasheed, "Application of Artificial Neural Networks in Predicting Subbase CBR Values Using Soil Indices Data," IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol 671, pp 012106, 2020 [56] I Madan, N Tajudin, M Said, S Mat, N Othman, M A Wahid, et al., "Influence of Active Flow Control on Blunt-Edged VFE-2 Delta Wing model," International Journal of Automotive and Mechanical Engineering, vol 18, pp 1-8, 2021 [57] H S Addisu, E G Koricho, and A Markopoulos, "Structural Weight and Stiffness Optimization of a Midibus Using the Reinforcement and Response Surface Optimization (RSO) Method in Static Condition," Modelling and Simulation in Engineering, vol 2022, pp 1-15, 2022 [58] Jason C Brown, A John Robertson and Stan T Serpento, Motor Vehicle Structures-Concepts and Fundamentals Butterworth-Heinemann Oxford OX2 8DP pp 1-285, 2002 [59] Maciej Szulc, Ireneusz Malujda, Krzysztof Talaśka Method of determination of safety factor on example of selected structure Procedia Engineering, vol 136 pp 50 – 55, 2016 86 OPTIMIZATION OF FRAME STRUCTURE COACH 29/34 SEATS IN STATIC DURABILITY STATE Nguyễn Thành Tâm1, Lê Tiến Phước2, Ngoc Thai Huynh3 Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM TÓM TẮT Xe khách 29/34 chỗ ngồi báo cáo xe thiết kế dựa xe 29/34 chỗ ngồi cũ, thay đổi lớn nằm sát xi Nhằm đảm bảo độ bền xe hoạt động đường theo tiêu chuẩn trường hợp chịu uốn, xoắn, phanh gấp quay vịng Vì vậy, nghiên cứu tối ưu hóa kết cấu khung xương sát xi tô khách 29/34 chỗ ngồi trạng thái bền tĩnh Trong q trình nghiên cứu tơi sử dụng phần mềm modul HyperMesh phần mềm HyperWorks để chia lưới mô hình kết hợp với modul OptiStruct để phân tích biến dạng ứng suất cho mơ hình Bản chất việc tối ưu khung xương xe khách việc nghiên cứu thiết kế giảm trọng lượng tăng độ cứng kết cấu khung xương, sát xi xe khách trường hợp Kết khối lượng, chuyển vị ứng suất thu từ phần mềm HyperWork sử dụng để tối ưu hóa thiết kế mơ hình xe phương pháp phân tích màu Xám dựa phương pháp Taguchi Sai số phương pháp phân tích quan hệ xám kết mơ trường hợp tối ưu % Trong sai số giá trị dự báo GRG giá trị tối ưu GRG phương pháp Taguchi % Sai số giá trị dự báo phương trình hồi quy giá trị tối ưu GRG 3.08 Kết tối ưu biến dạng ứng suất ghi nhận trường hợp: trình uốn 9.675 mm 153.61 MPa, trình xoắn 11.849 mm 168.61 MPa, trình phanh 10.569 mm 161.66 MPa, trình quay vòng 16.162 mm 200.5 MPa Kết tối ưu trọng lượng xe 3.098 trước tối ưu trọng lượng xe 3.5 Trọng lượng xe giảm 11.5% Từ khóa: Tối ưu xe khách; thiết kế giảm trọng lượng xe; phương pháp quan hệ xám; phương pháp Taguchi; phương pháp tích phần tử hữu hạn ABSTRACT The 29/34-seat passenger car in this report is a newly designed vehicle based on the old 29/34seat car, the biggest change is in the chassis To ensure durability when the vehicle operates on the road as standard in cases of bending, torsion, emergency braking and turning Therefore, this study is to optimize the skeleton structure and chassis of the passenger car with 29/34 seats in a stable state static The HyperMesh module of HyperWorks was used to devide the mesh of the model The OptiStruct module of HyperWorks was utilized to analyze deformation and stress for the coach model The essence of the optimization of the passenger car chassis is the study of the design to reduce weight and increase the structural rigidity of the chassis of the passenger car in the above cases The mass, deformation and stress results obtained from HyperWork also was used to optimize the design of this vehicle model by the Taguchi method based on grey relational analysis The error between the predictive value and the optimal value of the grey relational grade of Taguchi method based on the grey relation analysis method, respectively is 6% and 3.08% The optimal results of the deformation and stress are also recorded in cases: bending process is 9,675 mm and 153.61 MPa, torsion process is 11,849 mm and 168.61 MPa, braking process is 10,569 mm and 161.66 MPa, too revolutions are 16,162 mm and 200.5 MPa The optimal vehicle weight result is 3,098 tons Before optimizing the vehicle weight is 3.5 tons Vehicle weight has been reduced by 11.5% Keywords: Optimization of passenger cars; design to reduce vehicle weight; Grey relation analysis method, Taguchi method, artificial neural network, finite element analysis 87 GIỚI THIỆU Khâu nghiên cứu quan trọng chuỗi thiết kế ơtơ, nhằm đảm bảo an tồn theo tiêu chuẩn quy định nghiên cứu phân tích trạng thái bền tĩnh khung xương sát xi Hiện có nhiều phần mềm hỗ trợ việc tính tốn ví dụ như: HyperWorks, Ansys, Abaqus… Việc sử dụng phần mềm hỗ trợ tính tốn giúp tiết kiệm nhiều thời gian chi phí thử nghiệm Hình 29: Mơ hình kết cấu xe khách 29/34 chổ ngồi SAMCO Phần mềm HyperWorks sử dụng nghiên cứu để xác định biến dạng ứng suất khung xương sát xi xe khách 29/34 chỗ SAMCO, trường hơp xe quay vịng cho 27 mơ hình kết cấu khung xương xe Dữ liệu 27 trường hợp sử dụng cho việc tối ưu hóa biến dạng ứng suất xe phương pháp phân tích quan hệ xám dựa phương pháp Taguchi phương pháp dự báo mạng thần kinh nhân tạo với phân tích thống kê Mục tiêu giảm khối lượng cho khung xương xe khách 29/34 chỗ đảm bảo tiêu chuẩn an toàn điều kiện bền tĩnh Kết chọn mơ hình tối ưu sau thực mơ điều kiện làm việc xe: trình chịu uốn, xoắn, phanh gấp quay vòng xe di chuyển mặt đường Trong q trình mơ khung xương mảng chế tạo thép D135 (Nhật Quang), thép D159 (nhập từ Malaysia), sát-xi chế tạo thép D357 (nhập từ Châu Âu) Các kết thể trực tiếp mơ hình biến dạng ứng suất theo trường hợp cụ thể PHÂN TÍCH PHẦN TỬ HỮU HẠN KẾT CẤU XE 2.1 Xây dựng mơ hình phần tử hữu hạn Từ mơ hình CAD khung xương sát xi xe khách, sử dụng phần mềm HyperMesh môi trường OptiStruct xây dựng mơ hình phần tử hữu hạn xe ô tô khách, nhằm đánh giá lực ứng suất khung xương sát xi xe khách trạng thái tĩnh Khi xây dựng mơ hình phần tử hữu hạn khung xe sử dụng giả thiết sau: - Khung xe kết cấu không gian bao gồm dọc, ngang chi tiết phụ liên kết với thành khối liên tục - Trọng lượng cụm tổng thành tác dụng trực tiếp lên khung vị trí lắp đặt chúng - Tự trọng khung xe xác định việc khai báo đặc trưng phần tử - Khung xe chịu phản lực từ mặt đường thông qua gối đỡ - Khung xe mô tả lưới nút phần tử không gian Các nút xác định tọa độ hệ tọa độ XYZ với bậc tự Các phần tử xác định nút giới hạn chúng đặc trưng tiết diện, đặc trưng vật liệu chế tạo chúng Thông số đầu vàoVật liệu: chọn vật liệu thép D135 (Nhật Quang), thép D159 (nhập từ Malaysia), sát-xi chế tạo thép D357 (nhập từ Châu Âu), với thuộc tính vật liệu Bảng Bảng Thuộc tính vật liệu Khối lượng riêng Mô đun đàn hồi (kg/m3) (MPa) D357 7760 196 D135 7840 D159 7660 Tên Ứng suất chảy, Ứng suất cho phép[10, 11] (MPa) (MPa) 0.27 470 313 199 0.26 345 227 196 0.28 382 254 Hệ số Poisson 2.2 Phân tích xe khách trạng thái tĩnh Phân tích trạng thái tĩnh kết cấu khung xương xe khách nhằm đánh giá độ bền kết cấu xe hoạt động điều kiện đường Do đó, nghiên cứu khảo sát trình làm việc xe xe chuyển động thẳng (quá trình uốn), xe chạy đường có ổ gà (q trình xoắn), xe phanh gấp (quá trình phanh), xe 88 chạy vào đường cong (q trình quay vịng) Hướng chuyển động xe phương TX, trình khảo sát sau Quá trình uốn (khi xe chuyển động thẳng đường): Xe khách đặt mặt ngang trạng thái đầy tải, mơ tình hình chịu tải kết cấu thân xe xe chuyển động thẳng Tại vị trí đặt bánh xe cầu xe ràng buộc bậc tự theo phương Y Z, tác dụng gia tốc trọng trường theo phương YKết tính tốn cho thấy biến dạng chủ yếu tập trung phần mui xe 7,6 mm, ứng suất lớn 170.8 MPa nằm vị trí ghế ngồi sau xe khách Ngồi ứng suất tập trung vài vị trí mảng mui xe mảng hông xe xe phần tập trung ghế sau Hình 32 Kết mơ q trình phanh Q trình quay vịng (khi xe chạy vào đường cong): Tại vị trí đặt bánh xe cầu xe ràng buộc bậc tự theo phương Y Z, đồng thời đặt thêm điều kiện biên gia tốc quán tính quay vịng lên tồn xe theo phương Z 0.4g, tác dụng gia tốc trọng trường theo phương Y gia tốc qn tính quay vịng Kết cho thấy biến dạng lớn mui xe với 7,7 mm, ứng suất lớn 172.1 MPa tập trung ghế ngồi sau xe sàn xe, mui xe phần sát xi Hình 30 Kết mơ q trình uốn Q trình xoắn (khi xe chạy đường khơng phẳng): Tại vị trí đặt bánh xe cầu xe ràng buộc bậc tự bánh xe bất kỳ, vị trí bánh xe cịn lại khơng bị ràng buộc theo phương nào, tác dụng gia tốc trọng trường theo phương Y Kết tính tốn cho thấy biến dạng lớn đuôi xe 40.34 mm, ứng suất lớn 256.7 MPa tập trung mui xe ứng suất phần bố số vị trí hơng xe, ghế sau, sàn xe Hình 31 Kết mơ q trình xoắn Q trình phanh (khi xe phanh gấp): Tại vị trí đặt bánh xe cầu xe ràng buộc bậc tự theo phương X Y, đồng thời đặt thêm điều kiện biên gia tốc phanh lên toàn xe theo phương X 0.7g, tác dụng gia tốc trọng trường theo phương Y gia tốc phanh Kết tính tốn cho thấy biến dạng lớn tập trung mui xe 6.2 mm, ứng suất lớn 148.1 MPa tập trung sát xi, hơng Hình 33 Kết mơ q trình quay vịng PHÂN TÍCH TỐI ƯU VÀ THẢO LUẬN 3.1 Lựa chọn biến thiết lập thí nghiệm Trong nghiên cứu lứà chon biên thiêt kê so lứợng thành ngàng mui xê biên A vợi mức: thành, thành thành; vợi biên B bê dày cuà càc thành mui xê: 1.4 mm, 1.7 mm 2.0 mm; bê dày cuà càc thành sàt hong xê biên C vợi mức: 1.4 mm, 1.7 mm 2.0 mm; D bê dày cuà càc thành sàt xi lứợt 3.5 mm, 3.8 mm, 4.2 mm nhứ trình bày ợ Bảng Vàt liêu đứợc sứ dung cho càc màng: đàu xê, đuoi xê, mui xê, hong trài, hong phài, màng sàn D159 D135, vàt liêu cho màng sàt xi D357 vợi thuoc tình vàt liêu nhứ trình bày ợ Bảng Bảng Vật liệu sử dụng cho mảng quy cách 89 TT Tên Mảng kết cấu Quy cách thép D159 Mảng đầu 40x40x1.7 D159 Mảng đuôi 40x40x1.7 D159 Mảng mui 20x40x1.4 D159 D135 D159 D357 Mảng hông, trái phải Mảng sàn Mảng sát xi 40x40x1.7 40x40x2 40x40x1.7 40x40x1.9 20x40x1.4 40x40x1.7 40x60x4.0 60x60x4.0 60x100x4.0 Bảng Các biến thiết kế mức Các biến thiết kế Mức Mức Mức Số lượng mui xe (A) Bề dày sắt mui xe (B) 1.4 1.7 2.0 Bề dày sắt hông xe (C) 1.4 1.7 2.0 Bề dày sát xi (D) 3.5 3.8 4.2 18 2 3.8 17.26 212.54 3096 19 1.4 1.4 3.5 21.18 220.49 2940 20 1.4 1.7 3.8 18.15 218.74 3037 21 1.4 4.2 17.11 215.42 3158 22 1.7 1.4 3.8 20.26 219.55 3031 23 1.7 1.7 4.2 17.25 214.53 3152 24 1.7 3.5 16.28 211.38 3007 25 1.4 4.2 18.09 213.47 3146 26 1.7 3.5 17.08 208.46 3001 27 2 3.8 16.16 200.5 3098 3.2 Phân tích mối quan hệ xám Để đảm bảo khung xương xe làm việc tốt, biến dạng xe phải nhỏ ứng suất phải nằm giới hạn chảy vật liệu Vì biến dạng ứng suất nhỏ tốt Các hàm D* Phần mềm Minitab sử dụng để thiết kế 27 thí nghiệm dựa mảng trực giao hồn tồn khơng trùng lấp Kết ứng suất biến dạng xe xác định phương pháp phần tử hữu hạn Hypermesh Tất trình bày Bảng Các điều kiện tốn trình bày phần  i (2), giá trị GRC (  i (1),  i (2)), giá trị GRG (ψi) Tất kết trình bày Bảng Bảng Các kết của hàm mục tiêu, hàm sai lệch, GRC, GRG hạng GRG Bảng 27 thí nghiệm kết biến dạng ứng suất Ứng suất (MPa) Khối lượng (Kg) D* mục tiêu i (1) i (2) nhỏ tốt cho biến dạng ứng suất Độ sai lệch hàm mục tiêu cho biến dạng ứng suất  i (1), (2) i i (1) (2) 1.00 1.00 0.33 0.02 0.65 0.97 tt Di* (1) Di*  0i  0i (2) (1) 0.00 0.00 0.34 (ψi) Hàn g 0.33 0.33 27 0.43 0.33 0.38 25 TT A B C D Biến dạng (mm) 1.4 1.4 3.5 22.11 231.43 2934 1.4 1.7 3.8 20.08 230.65 3031 1.4 4.2 19.07 229.63 3152 0.51 0.05 0.48 0.94 0.50 0.34 0.42 22 1.7 1.4 3.8 20.34 227.49 3025 0.29 0.12 0.70 0.87 0.41 0.36 0.39 24 1.7 1.7 4.2 19.24 224.81 3146 0.48 0.21 0.51 0.78 0.49 0.38 0.44 19 1.7 3.5 18.21 222.34 3001 0.65 0.29 0.34 0.70 0.59 0.41 0.50 13 7 1.4 4.2 19.41 221.87 3140 0.45 0.30 0.54 0.69 0.47 0.41 0.44 17 1.7 3.5 18.39 217.86 2995 0.62 0.43 0.37 0.56 0.57 0.47 0.52 12 2 3.8 17.31 216.57 3092 0.80 0.48 0.19 0.51 0.72 0.49 0.60 10 1.4 1.4 3.5 21.19 227.48 2936 10 0.15 0.12 0.84 0.87 0.37 0.36 0.36 26 11 1.4 1.7 3.8 19.17 226.44 3033 11 0.49 0.16 0.50 0.83 0.49 0.37 0.43 20 12 1.4 4.2 18.51 225.58 3155 12 0.60 0.18 0.39 0.81 0.55 0.38 0.47 16 13 1.7 1.4 3.8 19.21 223.58 3028 14 1.7 1.7 4.2 18.25 224.13 3149 13 0.48 0.25 0.51 0.74 0.49 0.40 0.44 18 15 1.7 3.5 17.21 226.53 3004 14 0.64 0.23 0.35 0.76 0.58 0.39 0.49 14 16 1.4 4.2 19.32 218.66 3144 15 0.82 0.15 0.17 0.84 0.73 0.37 0.55 17 1.7 3.5 18.28 214.58 2998 16 0.46 0.41 0.53 0.58 0.48 0.45 0.47 15 90 17 0.64 0.54 0.35 0.45 0.58 0.52 0.55 10 18 0.81 0.61 0.18 0.38 0.73 0.56 0.64 19 0.15 0.35 0.84 0.64 0.37 0.43 0.40 23 20 0.66 0.41 0.33 0.58 0.59 0.45 0.52 11 21 0.84 0.51 0.15 0.48 0.75 0.50 0.63 22 0.31 0.38 0.68 0.61 0.42 0.44 0.43 21 23 0.81 0.54 0.18 0.45 0.73 0.52 0.62 24 0.97 0.64 0.02 0.35 0.96 0.58 0.77 25 0.67 0.58 0.32 0.41 0.60 0.54 0.57 26 0.84 0.74 0.15 0.25 0.76 0.66 0.71 27 1.00 1.00 0.00 0.00 1.00 1.00 1 3.3 Phân tích signal to noise (S/N) (tín hiệu/nhiễu) GRG Bảng trình bày kết phương pháp Taguchi hay kết phân tích tín hiệu nhiễu đạt từ phần mềm Minitab Tất liệu Bảng sử dụng để vẽ đồ thị Hình Trong Hình 9, giá trị cực đại S/N mức tất biến thiết kê Kết cấu tối ưu khung xương xe số lượng mui xe 9, vật liệu tối ưu nghiên cứu thép D159 Bề dày tối ưu 2.0 mm Kết phân tích S/N cịn thể mức dộ ảnh hưởng biến thiết biến dạng ứng suất xe Trên đồ thị Hình 9, dựa vào độ dốc đồ thị Độ dốc biến lớn biến ảnh hưởng nhiều Theo biến C ảnh hưởng nhiều nhất, tiếp đến biến B cuối biến A Và kết thể Bảng dòng Rank Bảng Giá trị trung bình S/N theo mức biến thiết kế Hình Đồ thị giá trị trung bình S/N GRG 3.4 Phân tích giá trị trung bình GRG Kết phân tích giá trị trung bình S/N GRG theo mức biến thiết kế trình bày Bảng 4.5 Tương tự kết phân tích S/N, liệu Bảng sử dụng để vẽ đồ thị Hình hình đỉnh đồ thị thể giá trị tối ưu biến thiết kế Theo giá trị tối ưu biến dạng ứng suất đạt biến số lượng mui xe thanh; bề dày tối ưu mui xe, hông xe 2.0 mm; bề dày sát xi 3.8 mm Đồ thị thể mức độ ảnh hưởng biến thiêt kế thông qua độ dốc độ thị lớn biến thiết kế ảnh hưởng nhiều Điều thể Bảng dòng Rank Cụ thể biến C ảnh hưởng mạnh biến A B, cuối biến D Vấn đề xác nhận phân tích phương sai, phân tích tương tác, phân tích đồ thị 3D dạng mặt Bảng Giá trị trung bình S/N GRG theo mức biến thiết kế Level A B C D A B C D 0.4505 0.4428 0.4304 0.5251 -7.052 -7.229 -7.420 -5.902 0.4934 0.5184 0.5218 0.5415 -6.240 -5.892 -5.791 -5.732 0.6323 0.6151 0.6239 0.5096 -4.292 -4.462 -4.373 -5.949 Delta 0.1818 0.1723 0.1935 0.0319 Delta 2.760 2.767 3.046 0.217 Rank Rank Level 91 Hình Đồ thị thặng dư Hình Đồ thị giá trị trung bình GRG 3.5 Phân tích hồi quy Kết phân tích hồi quy từ phần mềm Minitab đạt phương trình hồi quy trình bày phương trình (16) Từ phương trình giá trị GRG dự đoán theo trường hợp tối ưu A3B3C3D2 0.9692 giá trị tối ưu GRG sai số giá trị dự đoán giá trị tối ưu GRG 3.08% GRG = 4.52 - 0.975 A - 0.994 B - 1.573 C + 0.59 D + 0.0480 A*A + 0.117 B*B- 0.095 D*D+ 0.1752 A*C + 0.301 B*C + 0.097 B*D Đồ thị thặng dư GRG trình bày Hình 4.10 cho thấy đồ thị hồi quy tạo q trình phát triển mơ hình thực nghiệm cho cấp độ xám có trọng số, Biểu đồ xác suất thông thường phần dư cấp quan hệ xám (GRG) có trọng số nằm sau đường thẳng với đa số điểm nằm phía đường thẳng Giá trị nằm xa đường thẳng giá trị ngoại biên độ lệch chuẩn lớn Biểu đồ hình cột thặng dư cấp xám (GRG) có phần dư âm tính dương tính tốt có giá trị nằm khoản từ -0.08 đến 0.08 Biểu đồ quan sát cho thấy thứ tự biến biểu đồ thặng dư giao động khác nhau, giá trị nằm trường tương quan thể giá trị tối ưu ngược lại KẾT QUẢ TỐI ƯU Kết tối ưu kết cấu khung xương xe số lượng mui xe 9, bề dày tối ưu mui xe hông xe 2.0 mm, bề dày sát xi 3.8 mm Sau tối ưu xe có trọng lượng khung sườn xe 3.098 Mơ hình xe phân tích trường hợp: Q trình uốn, q trình xoắn, trình phanh gấp trình quay vịng Kết trường hợp trình bày sau: Quá trình uốn: xe bị biến dạng 9.675 mm, ứng suất xe 153.61 MPa trình bày Hình ứng suất biến dạng lớn tập trung phía sau xe vị trí ghế sau xe, nhỏ ứng suất giới hạn cho phép vật liệu D159 (254 MPa) Những kết thấp kết tài liệu tham khảo [4, 5, 6-9] Hình Tổng biến dạng ứng suất xe trình uốn Quá trình xoắn: trình bày Hình 10, biến dạng lớn xe 11,849 mm, ứng suất lớn xe 168.61 MPa Biến dạng tập trung chủ yếu bên trái đầu xe mui 92 xe Ứng suất lớn tập trung hông xe nằm ứng suất cho phép vật liệu D159 (254 MPa) Những kết thấp kết tài liệu tham khảo [4, 5, 69] q trình phanh Q trình quay vịng: trình bày Hình 12, biến dạng lớn xe 16.162 mm, ứng suất lớn xe 200.5 MPa Biến dạng cực đại tập trung mui xe số vị trí hơng xe, đuôi xe Ứng suất tập trung khung sát xi, hơng xe có giá trị lớn vị trí khung mui xe.Những kết thấp kết tài liệu tham khảo [4, 5, 6-9] Hình 10 Tổng biến dạng ứng suất xe trình xoắn Quá trình phanh: trình bày Hình 11, biến dạng lớn xe 10.569 mm, ứng suất lớn xe 161.66 MPa Biến dạng cực đại tập trung chủ yếu khung mui xe, phần tập trung khung đầu xe hàng ghế sau Ứng suất cực đại khung sát xi nằm ứng suất cho phép D357 313 MPa, ứng suất phân bố vị trí: mui xe, hơng xe, hàng ghế sau Những kết thấp kết tài liệu tham khảo [4, 5, 6-9] Hình 11 Tổng biến dạng ứng suất xe Hình Tổng biến dạng ứng suất xe q trình quay vịng Kết tính tốn trình làm việc xe cho thấy q trình xe quay vịng chịu ứng suất lớn 200.5 MPa tập trung mui xe, với giá trị đảm bảo bền so với ứng suất cho phép [σ]D159 = 313 MPa KẾT LUẬN Trong nghiên cứu khung xương sát xi xe khách 29/34 chỗ tối ưu phương pháp phân tích quan hệ xám dựa phương pháp Taguchi phương pháp phần tử hữu hạn Hypermesh phần mềm Hyperworks Kết phân tích phần tử hữu hạn biến thiết kế có ảnh hưởng quang trọng đến ứng suất biến dạng xe Và kết cịn xác nhận phân tích tín hiệu nhiễu (phân tích signal to noise) Kết phân tích trung bình, kết phân tích hồi quy rõ mối quan hệ biến thiết kế với GRG khung xương sát xi xe khách Sai số phương pháp phân tích quan hệ xám kết mơ trường hợp tối ưu 0% Trong sai số giá trị dự báo GRG giá trị tối ưu 93 GRG phương pháp Taguchi 6% Sai số giá trị dự báo phương trình hồi quy giá trị tối ưu GRG 3.08% Kết tối ưu biến dạng ứng suất ghi nhận trường hợp: trình uốn 9.675 mm 153.61 MPa, trình xoắn 11.849 mm 168.61 MPa, trình phanh 10.569 mm 161.66 MPa, trình quay vòng 16.162 mm 200.5 MPa Kết tối ưu trọng lượng xe 3.098 trước tối ưu trọng lượng xe 3.5 Trọng lượng xe giảm 11.5% TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] X L Qiang Zhu, Light Weight Research of Monocoque City Bus Body Frame, 2016 6th International Conference on Information Technology for Manufacturing Systems (ITMS 2016), School of mechanical engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China, 2016 [2] C C Liang and G N Le, Lightweight optimization of bus frame structure considering rollover safety, The Sustainable City VII, vol 1, pp 1185-1196, 2012 [3] W Zhong, R Su, L Gui, and Z Fan, Topology and sizing optimisation of integral bus chassis with the use of a cooperative coevolutionary genetic algorithm with independent ground structures, 11th World Congress on Structural and Multidisciplinary Optimisation, 2015 [4] Mihradi, S Dhaniswara, A Wicaksono, S Mahyuddin, and A Isra, Bus Superstructure Reinforcement for Safety Improvement against Rollover Accidents, Journal of Engineering and Technological Sciences, vol 54, pp 220206, 2022 [5] T Gamea and A Melsew, Numerical investigation of dynamic analysis of bus structure, Global Scienctific Journals, vol 10, pp 439-450, 2022 [6] N T Tâm, Optimal design for frame structure of buses to satisfy rollover safety based on ECE R66 standard, Hội nghị khoa học cơng nghệ tồn quốc khí lần thứ v, 2018 [7] N T Tâm and N C Thành, Improvement design of sleeper coaches front structure to enhance the safety of human in frontal collision, Jornal of science and Technology, Industrial University of Ho Chi Minh city, vol 36, pp 16-20, 2018 [8] P M Đức and L C Tín, An application of hyperworks software to optimization of thaco city b60 bus frame structure, Journal of Science & technology, Da Nang Univesity, vol 17, 2019 [9] N Q Cường, N V Bang, and N T Lập, Vibration analysis of the car body structure under the effects of its engine, Journal of science & technology, vol 56, 2020 94 [10] Jason C Brown, A John Robertson and Stan T Serpento, Motor Vehicle Structures-Concepts and Fundamentals Butterworth-Heinemann Oxford OX2 8DP pp 1-285, 2002 [11] Maciej Szulc, Ireneusz Malujda, Krzysztof Talaśka Method of determination of safety factor on example of selected structure Procedia Engineering, vol 136 pp 50 – 55, 2016 Tác giả chịu trách nhiệm viết: Họ tên: Lê Tiến Phước Đơn vị: Trường CĐ nghề Việt Nam – Singapore Điện thoại: 0982284665 Email: lephuoc361@gmail.com 95 S K L 0 ... DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÊ TIẾN PHƯỚC TỐI ƯU HÓA KẾT CẤU KHUNG XƯƠNG VÀ SÁT XI Ô TÔ KHÁCH 29/34 CHỖ NGỒI TRONG TRẠNG THÁI BỀN TĨNH... nghiên cứu tối ưu hóa kết cấu khung xương sát xi ô tô khách 29/34 chỗ ngồi trạng thái bền tĩnh Trong trình nghiên cứu sử dụng phần mềm modul HyperMesh phần mềm HyperWorks để chia lưới mơ hình kết hợp... xe trạng thái tĩnh 1.4 Đối tượng nghiên cứu Kết cấu khung xương sát xi xe khách 29/34 chổ ngồi SAMCO 1.5 Phạm vi nghiên cứu Phân tích, tối ưu khung xương, sát xi xe khách 29/34 chổ ngồi trạng thái