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Studio di una crash box tramite metodi statistici con l’obiettivo di ottimizzare le prestazioni = Design of a crash box by using statistical methods with the aim of enhancing the performance

Matteo Mercuri

Studio di una crash box tramite metodi statistici con l’obiettivo di ottimizzare le prestazioni = Design of a crash box by using statistical methods with the aim of enhancing the performance.

Rel. Lorenzo Peroni. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2022

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Abstract:

Lo studio di tale progetto di tesi è stato rivolto all’ottimizzazione dal punto di vista geometrico e della scelta dei materiali di una crash-box, componente utilizzato per l’assorbimento dell’energia in impatti a bassa velocità nelle odierne automobili. Le varie soluzioni sono state paragonate tra di loro andando a misurare principalmente tre parametri: - Forza scaricata sui supporti: questo, come anche l’energia assorbita, è un fattore importante nel caso di urti a bassa velocità. In quanto è necessario ridurre al minimo danni inflitti al telaio. - Energia assorbita: maggiore è tale quantità e minore sarà l’effetto dell’urto risentito dagli occupanti nell’abitacolo. Verrà quindi favorito il fenomeno del folding del componente studiato. - Massa: riguarderà solamente la crash-box in quanto sarà l’unico componente del quale verranno modificate geometria e materiale. Successivamente tale fattore entrerà in secondo piano poiché la sua variazione sarà minima. Tale argomento è stato deciso e sviluppato in collaborazione con Tecnocad s.r.l., società che guida un gruppo di aziende del settore automotive organizzate e strutturate per coprire l’intero processo di sviluppo, dal concept iniziale, allo sviluppo completo, fino alla fase di avvio produttivo. Il fine di tale studio non è solamente legato al miglioramento del componente in sé, ma anche cercare di ottenere un numero di simulazioni e un tempo di calcolo ridotte per giungere a tale situazione migliorativa. Andremo infatti a paragonare due differenti approcci, uno basato sull’impiego di un ottimizzatore e l’altro di metodi statistici. Entrambe sono offerte dal software HyperStudy.

Relatori: Lorenzo Peroni
Anno accademico: 2022/23
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 59
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-33 - INGEGNERIA MECCANICA
Aziende collaboratrici: Tecnocad Engineering & Design S.r.l.
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/24428
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