Yaratıcı Endüstrilerde Endüstriyel Tasarım Mühendisliğinin Metodolojik Entegrasyonu
Öz
Bu çalışma, yaratıcı endüstrilerde inovasyonu hızlandırmak amacıyla Endüstriyel Tasarım Mühendisliği yaklaşımının, yapay zekâ tabanlı üretken (generative) tasarım teknolojisiyle entegrasyonunu motosiklet fren kaliperi braketi (Brackv2 v4) üzerinden incelemektedir. Mevcut manuel olarak tasarlanmış braket, Alüminyum 6061-T6 malzemesi için Autodesk Fusion 360 ortamında statik sonlu elemanlar analizi (FEA) ile değerlendirilmiştir. Uç frenleme senaryosunu temsil eden 2500 N'luk yük altında elde edilen bulgular, minimum güvenlik katsayısının (SF) 15,665, maksimum von Mises gerilmesinin 17,555 MPa (akma sınırının yaklaşık %6,4'ü) ve maksimum toplam yer değiştirmenin 0,022 mm olduğunu göstermektedir. Bu nicel sonuçlar, mevcut tasarımın aşırı güvenlik marjı barındırdığını ve üretken tasarım sürecinde kütle azaltımı için belirgin bir tasarım uzayı sunduğunu ortaya koymaktadır. CNC işleme, döküm ve 3B baskı olmak üzere üç farklı üretim yöntemi için üretken tasarım iş akışı ve kısıt setleri tanımlanmıştır. Üç üretim yöntemi için üretken tasarım çıktılarının elde edilmesi, üretilen geometrilerin nicel karşılaştırması ve fiziksel prototip üretimi ileri çalışmanın kapsamı olarak konumlandırılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Renault. (2024). The Originals Renault. https://theoriginals.renault.com/en adresinden alındı.
- [2] Volkswagen. (2025). VW Service and Parts. https://www.vwserviceandparts.com/accessories/17-goal-wheel/ adresinden alındı.
- [3] Wu, J., Qian, X., & Wang, M. Y. (2019). Advances in generative design. Computer-Aided Design, 116, 102733. https://doi.org/10.1016/j.cad.2019.102733
- [4] Regenwetter, L., Heyrani Nobari, A., & Ahmed, F. (2022). Deep generative models in engineering design: A review. Journal of Mechanical Design, 144(7), 071704. https://doi.org/10.1115/1.4053859
- [5] Shin, S., Shin, D., & Kang, N. (2023). Topology optimization via machine learning and deep learning: A review. Journal of Computational Design and Engineering, 10(4), 1736–1766. https://doi.org/10.1093/jcde/qwad072
- [6] Woldseth, R. V., Aage, N., Bærentzen, J. A., & Sigmund, O. (2022). On the use of artificial neural networks in topology optimisation. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65(10), 294. https://doi.org/10.1007/s00158-022-03347-1
- [7] Briard, T., Segonds, F., & Zamariola, N. (2020). G-DfAM: A methodological proposal of generative design for additive manufacturing in the automotive industry. International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 14(3), 875–886. https://doi.org/10.1007/s12008-020-00669-6
- [8] Williamson, J. (2017). How does generative design unlock engineering innovation? The Manufacturer. https://www.themanufacturer.com/articles/how-does-generative-design-unlock-engineering-innovation/ adresinden alındı.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Makine Mühendisliği (Diğer)
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Haziran 2026
Gönderilme Tarihi
25 Mart 2026
Kabul Tarihi
29 Haziran 2026
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2026 Cilt: 11 Sayı: 2