Günümüz mühendislik uygulamalarında, tek bir çözüm ya da tek bir tasarım artık yeterli değildir. Rekabetin yoğun olduğu endüstrilerde, ürünlerin daha hafif, daha dayanıklı, daha ucuz, daha uzun ömürlü ve daha güvenli olması beklenmektedir. Bunun için mühendisler yalnızca doğrulama değil aynı zamanda optimizasyon odaklı tasarımyapmalıdır.
ANSYS Workbench ortamında yer alan DesignXplorer, parametrik çalışmaların ötesine geçerek tasarımların deneysel tasarım yöntemleri (DOE), yanıt yüzeyi (Response Surface Methodology, RSM), hassasiyet analizi, çoklu amaçlı optimizasyon ve robustluk analizi gibi ileri seviye araçlarla değerlendirilmesini sağlar. Tasarım Gezgini, karar vericilere tasarım alanının tamamını keşfetme imkânı sunar: “Eğer bu boyutu %10 artırırsak, güvenlik katsayısı ne olur?”, “Cıvata ön yükünü yükseltirsek conta basıncı nasıl değişir?”, “En düşük maliyetle en yüksek ömrü nasıl yakalarız?” gibi sorulara doğrudan yanıt verir.
Bu yazıda, ANSYS DesignXplorer’ın temel prensiplerini, iş akışını, kullanılan optimizasyon tekniklerini, endüstrideki uygulamalarını, sık yapılan hataları ve doğrulama stratejilerini uzun ve detaylı bir şekilde ele alacağız.
1) Neden Optimizasyon Tabanlı Tasarım?
-
Klasik yaklaşım: Tek bir nominal geometri, tek bir yük durumu.
-
Modern yaklaşım: Parametre varyasyonları + belirsizlikler altında optimum sonuç.
-
Örnek: Bir basınçlı kap için 10 mm et kalınlığı yeterli görünebilir, ancak optimizasyon 12.5 mm’nin daha iyi güvenlik katsayısı + daha düşük maliyet sunduğunu gösterebilir.
Optimizasyon tabanlı tasarım, deneme–yanılma süresini azaltır, tasarım döngülerini hızlandırır ve ürün kalitesini artırır.
2) DesignXplorer’ın ANSYS İçindeki Yeri
DesignXplorer, Workbench platformuna entegre bir modüldür.
-
Design Points ile birlikte çalışır.
-
Optimizasyon, DOE, yanıt yüzeyi ve robustluk analizleri için ana araçtır.
-
Çözümleri doğrudan Mechanical, Fluent, CFX, Maxwell gibi ANSYS modüllerinden çeker.
3) DOE (Design of Experiments) Yaklaşımı
DesignXplorer, tasarım alanını sistematik şekilde keşfetmek için DOE yöntemlerini kullanır.
-
Full Factorial: Tüm kombinasyonlar (yüksek maliyetli).
-
Fractional Factorial: Azaltılmış kombinasyonlar.
-
Latin Hypercube Sampling: Parametre alanını dengeli kaplar.
-
Optimal Space Filling: En etkin dağılım.
Örnek: Bir şaft analizinde çap (30–50 mm) ve yatak aralığı (200–400 mm) değiştiğinde 20 senaryo seçilip çözülebilir.
4) Yanıt Yüzeyi (Response Surface Methodology, RSM)
DOE sonuçlarından elde edilen yanıt yüzeyi, tüm tasarım alanını temsil eden matematiksel bir modeldir.
-
Karmaşık çözüm sayısını azaltır.
-
Optimizasyon algoritmaları bu yüzey üzerinde çalışır.
-
Yüzey, polinom, kriging veya radyal tabanlı fonksiyonlarla oluşturulabilir.
Avantaj: Çözüm maliyeti düşük, tahmin hızı yüksek.
5) Optimizasyon Türleri
-
Tek amaçlı optimizasyon: Tek kriterin minimize veya maksimize edilmesi.
-
Örn: Minimum ağırlık.
-
-
Çok amaçlı optimizasyon: Çelişen amaçların dengelenmesi.
-
Örn: Minimum kütle + maksimum dayanım.
-
-
Kısıtlı optimizasyon: Belirli koşullar altında optimum çözüm.
-
Örn: Von Mises < 250 MPa koşulu altında minimum ağırlık.
-
Örnek: Türbin kanadı → amaç: min kütle, max yorulma ömrü, kısıt: doğal frekans > 250 Hz.
6) Hassasiyet (Sensitivity) Analizi
Tasarım parametrelerinin sonuçlara etkisini ölçer.
-
Parametre duyarlılıkları grafiklerle gösterilir.
-
Gereksiz parametrelerin etkisi ayıklanır.
-
Kritik parametreler tasarım revizyonlarında öncelik kazanır.
Örnek: Bir flanşlı bağlantıda; cıvata ön yükü conta basıncını %65 etkilerken, cıvata sayısı yalnızca %10 etki göstermiştir.
7) Robustluk (Sağlamlık) Analizi
Gerçek dünyada parametreler daima varyasyon gösterir. Robustluk analizi, bu belirsizlikler altında tasarımın güvenilirliğini ölçer.
-
Parametreler ± tolerans aralıklarında rastgele varye edilir.
-
Tasarımın %95 güvenilirlik ile güvenlik katsayısı > 1.5 çıkması istenebilir.
8) Optimizasyon Algoritmaları
DesignXplorer farklı algoritmalar kullanır:
-
Gradient-based: Hızlı, ancak lokal optimum riski var.
-
Genetik algoritmalar (GA): Daha geniş alanı tarar.
-
Multi-objective evolutionary algorithms (MOEA): Pareto ön yüzünü çıkarır.
-
Kombinasyon stratejileri: Yerel + küresel.
9) Örnek Uygulama: Konsol Kiriş Optimizasyonu
-
Parametreler: Kesit boyutları.
-
Amaç: Minimum ağırlık.
-
Kısıt: Von Mises < 200 MPa, deplasman < 5 mm.
-
Sonuç: Ağırlık %18 azaltılmış, güvenlik katsayısı korunmuştur.
10) Örnek Uygulama: Flanşlı Bağlantı
-
Parametreler: Cıvata sayısı, ön yük, et kalınlığı.
-
Amaç: Sızdırmazlık güvenliği.
-
Sonuç: 8 cıvata + 20 kN optimum → hem conta basıncı sağlandı hem de malzeme maliyeti düşürüldü.
11) Endüstride Kullanım Senaryoları
-
Otomotiv: Şasi elemanlarının hafifletilmesi.
-
Havacılık: Kanat profili optimizasyonu.
-
Enerji: Türbin kanadı dayanım–ağırlık dengesi.
-
İnşaat: Çelik kolon rijitlik–maliyet dengesi.
-
Makine imalatı: Pres–kalıp ömrü optimizasyonu.
12) Sık Yapılan Hatalar
-
Yanıt yüzeyini düşük DP ile oluşturmak → yanlış tahminler.
-
Parametreleri yanlış tanımlamak.
-
Kısıtları ihmal etmek.
-
Robustluk analizini atlamak.
13) Doğrulama Stratejileri
-
Yanıt yüzeyinin doğruluğu R² değerleri ile kontrol edilmeli (>0.95 önerilir).
-
Optimum nokta ayrıca tam çözümle doğrulanmalı.
-
Deneysel veriler ile korelasyon sağlanmalı.
Sonuç
ANSYS DesignXplorer, tasarım keşfi ve optimizasyon için güçlü bir araçtır. Parametreler tanımlanır, DOE ile tasarım alanı taranır, yanıt yüzeyleri oluşturulur, hassasiyet ve robustluk analizleri yapılır, optimum noktalar bulunur.
Doğru stratejiler:
-
Yeterli DP seçmek,
-
Hassas parametreleri önceliklendirmek,
-
Robustluk analizini dahil etmek,
-
Optimum noktaları tam çözümle doğrulamak.
Yanlış stratejiler:
-
Eksik DP,
-
Yanlış kısıt tanımı,
-
Lokal optimuma takılma,
-
Deneysel doğrulamayı ihmal etme.
Sonuç olarak; DesignXplorer ile optimizasyon tabanlı modelleme, mühendislik tasarımlarında maliyeti düşürür, güvenliği artırır ve rekabet avantajı sağlar.
Modelleme, günümüzde yalnızca tasarım süreçlerinin bir parçası değil; aynı zamanda düşünce biçimlerini dönüştüren, analiz kabiliyetini artıran ve fikirleri görünür kılan güçlü bir araç olarak öne çıkıyor. Mimarlıktan mühendisliğe, oyun tasarımından veri görselleştirmeye kadar birçok alanda modelleme, karmaşık yapıları anlaşılır hale getirmek ve çok boyutlu düşünmek için kullanılıyor. Bireyin bir fikri somutlaştırma yolculuğunda modelleme, hem yaratıcı hem de sistematik bir yol sunuyor.
Bu platformda modellemeye tek bir açıdan yaklaşmıyoruz. Üç boyutlu (3D) modelleme elbette temel başlıklardan biri; ancak mimari modelleme, endüstriyel ürün tasarımı, karakter modelleme, veri ve sistem modelleme, parametrik tasarım gibi çok daha geniş bir çerçeveyi kapsıyoruz. Amacımız yalnızca teknik bilgi vermek değil; aynı zamanda modelleme pratiğinin arkasındaki düşünsel yapıyı, yöntemleri ve farklı disiplinlerdeki uygulama biçimlerini de görünür kılmak. Böylece bu alanla ilgilenen herkes, sadece nasıl yapılacağını değil, neden ve hangi bağlamda yapıldığını da anlayabiliyor.
Akademik bir yaklaşımla hazırlanan bu site, hem öğrenmek isteyenlere hem de bilgisini derinleştirmek isteyen profesyonellere hitap ediyor. Teknik içerikler, güncel yazılım önerileri, örnek projeler ve yöntem yazılarıyla zenginleştirilmiş bir yapı sunuyoruz. Modelleme, yalnızca bilgisayar destekli bir üretim süreci değil; aynı zamanda düşüncenin yeniden yapılandırılmasıdır. Bu doğrultuda, hem uygulamaya hem de teoriye dokunan içeriklerle, farklı alanlardaki modelleme meraklılarını ortak bir bilgi zemini etrafında buluşturmak istiyoruz.
