Geri Dön

AUXETIC MALZEMELERİN YORULMA ANALİZİNİN SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE MODELLENMES

MODELING THE FATIGUE ANALYSIS OF AUXETIC MATERIALS USING THE FINITE ELEMENT METHOD

  1. Tez No: 1004608
  2. Yazar: MUHAMMED İKBAL ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURAT TOLGA ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Hücresel yapay sinir ağları, Cellular artificial neural networks
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Fen Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ASTM D 638-1 standardına uygun çekme numunesinin 10×50 mm boyutlarındaki ölçü bölgesinde konumlandırılan auxetic hücresel yapının sonlu elemanlar analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada et kalınlığı ve eğim açısı temel tasarım parametreleri olarak tanımlanmış; altı farklı malzeme için dört ayrı et kalınlığı ve on farklı açı kombinasyonuna sahip parametrik katı modeller oluşturulmuştur. Bu parametrik modeller ANSYS ortamına aktarılmış, uygun ağ (mesh) yoğunluğu için yakınsama temelli optimizasyon yapılmış ve belirlenen sınır şartları altında farklı basınç seviyeleri için statik analizler yürütülmüştür. Statik incelemelerde toplam deformasyon, eşdeğer gerilme, gerinim dağılımları ve emniyet katsayıları hesaplanmış; dayanım değerlendirmesi Maksimum Eşdeğer Gerilme, Maksimum Kayma Gerilmesi, Mohr Coulomb ve Maksimum Çekme Gerilmesi kriterlerine göre ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Aynı sınır koşulları korunarak yapının dinamik davranışı da analiz edilmiştir. Dinamik kapsamda yorulma dayanımı, hasar birikimi ve servis ömrü tahminleri yapılmıştır. Yorulma hesaplamalarında gerilme esaslı (Soderberg, Goodman ve ASME kriterleri) ile gerinim esaslı (Morrow ve SWT) yaklaşımlar birlikte kullanılmıştır. Sonsuz ömür kabulü altında her model için emniyet katsayıları belirlenmiş ve tüm analiz çıktıları sistematik biçimde sınıflandırılarak veri seti hâline getirilmiştir. Elde edilen sayısal veriler kullanılarak MATLAB ortamında bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiş ve eğitilmiştir. Sonlu elemanlar yöntemi ile YSA tahminleri arasındaki uyum, istatistiksel değerlendirme kapsamında regresyon analizi uygulanarak incelenmiştir. Bulgular, geliştirilen YSA modelinin auxetic yapıların mekanik ve yorulma performansını yüksek doğrulukla öngörebildiğini ve sayısal analizlere alternatif bir kestirim aracı olarak etkin biçimde kullanılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Finite Element Analysis (FEA) was conducted on the auxetic cellular structure positioned within the 10×50 mm gauge section of an ASTM D 638-1 tensile specimen. Wall thickness and cell angle were defined as the primary design variables. Parametric solid models were generated for six different materials, incorporating four distinct wall thicknesses and ten cell angle configurations. These models were imported into the ANSYS environment, where mesh convergence–based optimization was performed to ensure numerical accuracy. Under the defined boundary conditions, static analyses were carried out for various pressure levels. Total deformation, equivalent stress, strain distributions, and safety factors were computed. Failure assessments were performed separately according to four strength criteria: Maximum Equivalent Stress, Maximum Shear Stress, Mohr–Coulomb, and Maximum Tensile Stress theories. Using the same boundary conditions, dynamic analyses of the auxetic structure were also performed. Fatigue strength, damage accumulation, and service life predictions were evaluated within the dynamic framework. Both stress-based (Soderberg, Goodman, and ASME criteria) and strain-based (Morrow and SWT) fatigue approaches were employed. For the infinite life condition, safety factor values were determined for each model, and all numerical results were systematically compiled to establish a structured dataset. Based on the obtained FEA data, an Artificial Neural Network (ANN) model was developed and trained in MATLAB. The agreement between FEA results and ANN predictions was statistically evaluated using Regression Analysis (RA). The findings demonstrate that the developed ANN model provides high predictive accuracy for the mechanical and fatigue performance of auxetic structures and can be effectively utilized as a reliable surrogate modeling tool alongside numerical simulations.

Benzer Tezler

  1. Auxetic malzemelerin deneysel olarak ve sonlu elemanlar metodu ile incelenmesi

    Investigation of auxetic materials experimentally and using finite element method

    AHMET ABDULLAH KARACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN LEKESİZ

    YRD. DOÇ. DR. SUKHWINDER KAUR BHULLAR

  2. Oksetik (auxetıc) kompozit malzemelerin geliştirilmesi

    Development of auxetic composite materials

    EMRE DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriBursa Teknik Üniversitesi

    Polimer Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE BEDELOĞLU

  3. Akıllı malzemelerin mekanik özellikleri

    Mechanical propertiesof smart metarials

    HAZAL OVAT CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Makine MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SUKHWINDER KAUR BHULLAR

  4. Negatif Poisson oranına sahip (auxetic) fiber ağ örgü yapıların mekanik özelliklerinin çeşitli parametrelere göre nümerik analizi

    The numerical analysis of mechanical properties of fibrous network structures with negative Poisson's ratio (auxetic) according to various parameters

    UMUT AKSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET SEHA TATLIER

  5. Vibroacoustic analysis of auxetic stepped bars

    Auxetic basamaklı çubukların vibroakustik analizi

    IBRAHIM ADETOLA ADEDIRAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Makine MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MOSTAFA RANJBAR