Riassunto analitico
Le attuali politiche di riduzione delle emissioni nocive hanno portato le industrie automobilistiche a concentrarsi maggiormente sul risparmio di peso, diventato ormai un obiettivo primario del settore automotive. Tuttavia, i parametri di sicurezza richiesti ad una vettura sono in parziale discordanza con questo obiettivo e richiedono dispositivi specifici che si traducono in massa aggiunta. D’altra parte, questo fa aumentare la necessità di intervenire con strutture sempre più leggere per bilanciare la tendenza generale dei costruttori di auto. La prima reazione è stato il crescente interesse per i materiali compositi e l’alluminio. Tralasciando l’importanza di utilizzare materiali più efficienti, il classico approccio di progettazione trial and error è diventato inadeguato e le tecniche basate sull’ottimizzazione sono diventate necessarie per migliorare il processo. Tradizionalmente, l’approccio consisteva in una sequenza di tentativi e ogni step doveva essere testato con prototipi prima di poter passare alla produzione: i fattori cardine per la tempistica di uno sviluppo del veicolo erano la sperimentazione e l’esperienza del progettista. Al contrario, metodologie basate su tecniche di ottimizzazione possono coadiuvare la progettazione migliorandone l’accuratezza e l’affidabilità con effetti tangibili sulla rapidità del processo. Più nel dettaglio, viene presentato un approccio metodologico combinato CAD/CAE. Il mio lavoro di tesi comincia con una valutazione critica delle diverse metodologie di ottimizzazione, concentrandosi sulle ottimizzazioni strutturali e dando risalto a quelle guidate dalla logica di riduzione peso. Strumenti come l’analisi agli elementi finiti e la sensitività sono stati estremamente importanti per sviluppare questo metodo. Nella seconda parte vengono investigate alcune applicazioni affrontate durante l’esperienza nel Laboratorio MilleChili e durante lo stage nel reparto F1 della Ferrari e le peculiarità della metodologia saranno spiegate caso per caso. Questa sezione della tesi mostra, inoltre, come le tecniche di ottimizzazione possano migliorare la correlazione numerico-sperimentale, sottolineando l’importanza dei modelli virtuali nel predire la realtà e cogliere la sensibilità alle variazioni di progetto.
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Abstract
The current emissions regulations lead car manufacturers to look carefully for weight reduction, which has become a primary concern in automotive industry. However, safety standards are partially conflicting with these purpose and require specific devices that result also as additional masses. On the other hand, the urgency for light structures is increasing in order to balance this general trend followed by car manufacturers. As a first, instinctive reaction, this leads to a growing interest towards composite materials and aluminium.
Apart from the importance of more efficient materials, in the automotive industry the classic trial-and-error approach to design has become inadequate and techniques based on optimization are necessary to improve the design process. The traditional process was a sequence of attempts and each step had to be tested through real prototypes before entering the production: in fact, the experimental approach and the experience of the designer were the factors guiding the speed of vehicles development. On the contrary, methodologies based on optimisation techniques can greatly help in improving accuracy and reliability of the design with major effects on acceleration of the procedure.
This thesis work starts with a critical evaluation of different design methodologies, trying to deepen structural optimization properties, giving special attention to weight-reduction driven processes. More in detail, a methodological approach for CAD/CAE combined optimisation will be presented. Analysis tools as Finite Elements and design sensitivity approach have been extremely important to develop this method.
In the second part, some of the application faced during the MilleChili and Ferrari F1 Dept. internship experience will be investigated and the methodologies peculiarity will be explained case by case. This part of the thesis shows how optimization techniques can also improve the numerical-experimental correlation, highlighting the increasingly important role of virtual models in predicting reality and understanding sensitivity to design variations.
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