Prediction of hexagonal lattice parameters of stoichiometric and non-stoichiometric apatites by artificial neural networks
Yapay zeka ağı kullanılarak stokiyometrik ve stokiyometrik olmayan apatitlerin altıgenel kafes parametrelerinin tahmin edilmesi
- Tez No: 238571
- Danışmanlar: PROF. DR. KADRİ AYDINOL, YRD. DOÇ. ZAFER EVİS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mikro ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Apatit mineral grubu biyolojik uygulamalara ek olarak atıkların zehirlerinden arındırılması, nükleer atıkların elden çıkarılması ve enerji uygulamalarında da kullanılmaktadır. Kemik ve dişin mineral yapısına benzerliğinden dolayı kemik onarımı, değiştirilmesi ve metal implantların kaplanmasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Kemiğin x-ışını difraksiyonu modelleri, mineral apatitlerinkine, örneğin hidroksiapatit ve florapatit, benzerlik göstermektedir. Bu apatitlerin oluşumu ve fizyokimyasal özelliklerinin daha iyi anlaşılabilmesi bilgisayar modellemesi ile sağlanabilir.Bu yüzden (A10(BO4)6C2) genel formüllü muhtemel apatitlerin A: Na+, Ca2+, Ba2+, Cd2+, Pb2+, Sr2+, Mn2+, Zn2+, Eu2+, Nd3+, La3+, Y3+; B: As+5, Cr+5, P+5, V+5, Si+4; ve C: F-, Cl-, OH-, Br- iyonlarının atom yarıçapları kullanılarak a ve c kafes parametrelerini tahmin eden bir yapay sinir ağları programı geliştirilmiştir ve hegzagonal kafes hacimleri hesaplanmıştır.Apatitlerin kafes parametrelerinin tahmin edilebilmesi için çeşitli öğrenme yöntemleri, nöron sayıları ve aktivasyon fonksiyonları kullanılmıştır. En iyi sonuçlar Bayesian düzenlileştirme yöntemiyle, ara katmanda dört nöron ve `tansig' fonksiyonu kullanılarak ve çıkış katmanında tek nöron ve `purelin' fonksiyonu kullanılarak elde edilmiştir. Tahmin doğruluğu, eğitim veri seti için yüzde 98'in üzerinde ve çoklu yer değiştirme ve her bölgede değişik iyonik yüklerle yapılan test veri setinde hata yüzde 1'in altındadır. Stokiyometrik olmayan apatitlerin tahmin sonuçları ise daha düşük doğruluktadır. Kafes parametreleri a ve c, apatitlerin iyon yarıçapları kullanılarak formül haline getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Apatite group of minerals have been widely used in applications like detoxification of wastes, disposal of nuclear wastes and energy applications in addition to biomedical applications like bone repair, substitution, and coatings for metal implants due to its resemblance to the mineral part of the bone and teeth. X-ray diffraction patterns of bone are similar to mineral apatites such as hydroxyapatite and fluorapatite.Formation and physicochemical properties of apatites can be understood better by computer modeling. For this reason, lattice parameters of possible apatite compounds (A10(BO4)6C2), constituted by A: Na+, Ca2+, Ba2+, Cd2+, Pb2+, Sr2+, Mn2+, Zn2+, Eu2+, Nd3+, La3+, Y3+; B: As+5, Cr+5, P5+, V5+, Si+4; and C: F-, Cl-, OH-, Br-1 were predicted from their elemental ionic radii by artificial neural networks techniques. Using artificial neural network techniques, prediction models of lattice parameters a, c and hexagonal lattice volumes were developed.Various learning methods, neuron numbers and activation functions were used to predict lattice parameters of apatites. Best results were obtained with Bayesian regularization method with four neurons in the hidden layer with `tansig? activation function and one neuron in the output layer with `purelin? function. Accuracy of prediction was higher than 98% for the training dataset and average errors for outputs were less than 1% for dataset with multiple substitutions and different ionic charges at each site. Non-stoichiometric apatites were predicted with decreased accuracy. Formulas were derived by using ionic radii of apatites for lattice parameters a and c.
Benzer Tezler
- Frictional properties of quasi-two-dimensional materials from the Prandtl-Tomlinson model
Prandtl-Tomlinson modelini kullanarak iki boyutumsu sistemlerin sürtünme özelliklerinin incelenmesi
ADEEL SHAHARYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. OĞUZ GÜLSEREN
- Identification of single-layer crystalline structures through their electronic and optical properties
Tek katmanlı kristal yapıların elektronik ve optik özellikleri aracılığıyla saptanması
YİĞİT SÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüFotonik Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ŞAHİN
PROF. DR. SİNAN BALCI
- 5G ötesi aşırı yoğun heterojen haberleşme ağlarında el değiştirmelere dayalı hücresel ağ iyileştirmesi
Handover-based cellular network healing in beyond 5G ultra dense heterogeneous communication networks
ABDUSSAMET HATİPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Single and two phase continuum modeling for laminar forced convection of nanofluids
Nanoakışkanların katmanlı zorlanmış konveksiyonu için tek ve iki fazlı sürekli ortam modellemesi
SİNAN GÖKTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. SALİM KUNT ATALIK
DOÇ. HAKAN ERTÜRK
- Theoretical investigation of structural, vibrational, electronic, and elastic properties of ultra-thin anisotropic materials
Ultra-ince anizotropik malzemelerin yapısal, titreşimsel, elektronik ve elastik özelliklerinin teorik incelenmesi
KADİR CAN DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET YAĞMURCUKARDEŞ
DOÇ. DR. SERKAN ATEŞ