Yapay zeka yöntemleri ile ökzetik yapıların geliştirilmesi
Development of auxeti̇c structures usi̇ng arti̇fi̇ci̇alintelli̇gence methods
- Tez No: 1012581
- Danışmanlar: PROF. DR. BETÜL SULTAN YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Metamaterials, Auxetic structures, Lorentz model, Voce model, Machine learning, Pareto optimization, SHAP analysis, Robust design
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, akustik enerji soğurma ve mekanik darbe dayanımını eşzamanlı iyileştirebilen multi fonksiyonel metamalzeme tasarımı, analitik modelleme ve yapay zekâ (AI) bütünleşik bir çerçevede ele alınmıştır. Çalışmanın çıkış noktası, metamalzemelerin sadece tek bir fiziksel özelliğe (örneğin darbe yutumu veya ses soğurma) odaklanan klasik tasarım yaklaşımlarının, gerçek mühendislik koşullarında yetersiz kalmasıdır. Bu kapsamda, metamalzemenin akustik davranışı Lorentz tipi rezonans modeli, mekanik davranışı ise Voce sertleşme modeli ile tanımlanmıştır. Gerçek deneysel-analitik verilerden elde edilen bu modeller, ortalama R² ≈ 0.9 doğrulukla gözlemleri temsil etmiştir. Her iki modelin parametreleri (f₀, γ, A, α₀, E₀, b, σₛ, εᵧ) etkin davranış parametreleri olarak belirlenmiş ve bu değişkenlerin varyasyonlarıyla 6000 adet fizik tabanlı sentetik veri oluşturulmuştur. Bu veriler, çok-çıktılı bir vekîl model olan XGBRegressor kullanılarak eğitilmiş ve modelin ortalama doğruluk değeri R² = 0.996 olarak bulunmuştur. Eğitim süreciyle elde edilen surrogate model, analitik üreticinin hızlandırılmış bir temsilcisi olarak kullanılmıştır. Optuna TPE algoritmasıyla üç hedef birlikte optimize edilmiştir: • ITI (Impact Transmission Index) düşümü – darbe iletiminin azaltılması, • LFCarea artımı – düşük frekans soğurma sınırının yükseltilmesi, • STL_var düşümü – ses yutma kararlılığının artırılması. Elde edilen Pareto etkin sınırı, çok sayıda denge çözümü sunmuş; robust tasarım pencereleri (f₀: ~700-880 Hz, γ: ~26-65 Hz, E₀: ≈ 0.43 GPa, b ≈ 0.079) olarak belirlenmiştir. SHAP analiziyle parametrelerin hedef fonksiyonlara etkisi incelenmiştir. Sonuçlar, analitik ve yapay zekâ temelli bütünleşik yaklaşımın metamalzeme tasarımında güvenilir, hızlı ve açıklanabilir sonuçlar üretebildiğini göstermiştir. Bu yöntem, gelecekte hem akustik–mekanik çok hedefli yapılar hem de enerji sönümleyici sistemlerin tasarımında önemli bir araç olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
This thesis presents an integrated analytical and machine-learning framework for the design of multifunctional metamaterials capable of simultaneously enhancing acoustic absorption and mechanical impact resistance. Traditional approaches that focus on a single physical property are insufficient for real-world engineering systems where multiple, often conflicting, objectives must be satisfied. The acoustic behavior of the structure was modeled using the Lorentz-type resonance model, while the mechanical response was represented by the Voce hardening law. Both models accurately reproduced the experimental–analytical data with an average coefficient of determination of R² ≈ 0.9. The extracted effective parameters (f₀, γ, A, α₀, E₀, b, σₛ, εᵧ) were used to generate 6000 physics-informed synthetic samples, which describe a high-dimensional design space. A multi-output surrogate model (XGBRegressor) was trained to approximate the analytical generator, achieving R² = 0.996 on cross-validation. The surrogate enabled rapid evaluation of design candidates during multi-objective optimization using the Optuna TPE algorithm with the following objectives: • Minimize ITI (Impact Transmission Index), • Maximize LFCarea (Low-Frequency Cut-off), • Minimize STL_var (Sound Transmission Loss variance). The obtained Pareto front revealed a clear trade-off surface and defined robust design windows around f₀: ~700-880 Hz, γ: ~26-65 Hz, E₀: ≈ 0.43 GPa, and b ≈ 0.079. SHAP (Shapley Additive Explanations) analysis further demonstrated that the objectives are governed by distinct parameter groups, indicating a clear parametric decoupling between acoustic and mechanical performance metrics. The results demonstrate that combining analytical physics models with AI-based surrogate learning yields reliable, explainable, and computationally efficient metamaterial design workflows. The developed framework provides a novel foundation for the next generation of multifunctional and energy-absorbing metamaterials.
Benzer Tezler
- Yapay zeka yöntemleri ile yazılım projelerinde maliyet kestirimi
Effort estimation in software projects by using artificial intelligence methods
OKTAY ADALIER
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Yapay zeka yöntemleri ile araç plaka tanıma sistemi
Vehicle license plate recognition system with artificial intelligence methods
KERİM KÜRŞAT ÇEVİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- Yapay zeka yöntemleri ile el damar deseni tanıma
Hand vein pattern recognition with artificial intelligence methods
HASAN TUTUMLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ
- Yapay zeka yöntemleri ile kablosuz sensör ağlarındaki eniyileme problemlerinin çözümü
Solving wireless sensor networks optimization problems using artificial intelligence techniques
TAHİR EMRE KALAYCI
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Yapay zekâ yöntemleri ile veri analizi ve tıbbi teşhis için uzman sistem geliştirme
Developing expert system for medical diagnosis and data analysis with artificial intelligence methods
ALİ KELEŞ
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR YAVUZ