OPTIMASI KINERJA PENYERAPAN ENERGI STRUKTUR TUBULAR RE-ENTRANT AUXETIC MENGGUNAKAN MULTI-OBJECTIVE GENETIC ALGORITHM (MOGA) MELALUI SIMULASI DUA TAHAP STATIC STRUCTURAL–EXPLICIT DYNAMICS PADA PEMBEBANAN KUASI-STATIK AKSIAL DAN OBLIQUE

Hakim, Muhammad Luthfi (2026) OPTIMASI KINERJA PENYERAPAN ENERGI STRUKTUR TUBULAR RE-ENTRANT AUXETIC MENGGUNAKAN MULTI-OBJECTIVE GENETIC ALGORITHM (MOGA) MELALUI SIMULASI DUA TAHAP STATIC STRUCTURAL–EXPLICIT DYNAMICS PADA PEMBEBANAN KUASI-STATIK AKSIAL DAN OBLIQUE. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5007221035-UNDERGRADUATE_THESIS.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Crashbox merupakan komponen keselamatan pasif kendaraan yang dirancang untuk menyerap energi melalui deformasi terkontrol. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan geometri struktur tubular re-entrant auxetic berbahan PLA+ serta mengevaluasi kinerjanya pada pembebanan kuasi-statik aksial dan oblique. Optimasi dilakukan menggunakan Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) dengan variabel sudut re-entrant 10°–40° dan ketebalan strut 1–1,3 mm untuk meminimalkan Initial Peak Force (IPF) dan memaksimalkan Mean Crushing Force (MCF). Densitas relatif dipertahankan sebesar 0,202, sedangkan diameter luar dikontrol dalam batas toleransi desain. Proses optimasi menggunakan Static Structural, sedangkan desain terpilih dianalisis menggunakan Explicit Dynamics dan divalidasi melalui eksperimen. Desain optimum diperoleh pada sudut 38,7° dan ketebalan strut 1 mm. Pada pembebanan aksial, simulasi menghasilkan IPF yang sekaligus merupakan

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	crashbox, re-entrant auxetic, MOGA, kuasi-statik,
Subjects:	T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery
Divisions:	Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Mechanical Engineering > 21201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Luthfi Hakim
Date Deposited:	01 Aug 2026 07:15
Last Modified:	01 Aug 2026 07:15
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/141676

Actions (login required)

View Item