Estimaion of the buckling loads of helical coil springs with the help of neural networks
Helisel yayların burkulma yüklerinin yapay sinir ağları yardımıyla tahmini
- Tez No: 256396
- Danışmanlar: PROF. DR. VEBİL YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Burkulma davranışı, Helisel yay, Yapay sinir ağları, Buckling behavior, Coiled spring, Artificial neural networks
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada izotropik malzemeden yapılmış, uçları ankastre olarak mesnetlenmiş, daire kesitli ve büyük helis açısına sahip silindirik helisel yayların kritik burkulma yükünün en iyi şekilde tahmini amacıyla yapay zekâ tekniği kullanılmıştır. Silindirik izotropik helisel yayların burkulma denklemleri on iki adet lineer diferansiyel denklem takımından oluşmaktadır. Bu denklemlerin analitik çözümleri hemen hemen imkânsız olduğundan, yapay zekâ tekniğinde kullanılacak boyutsuz sayısal veri havuzu, denklemlerin taşıma matrisi yöntemi ile sayısal çözümünden elde edilen kritik burkulma yüklerinden oluşturulmuştur. Bu şekilde boyutsuz burkulma yüklerinin tahmininde mükemmel denilebilecek ağırlık değerleri elde edilmiştir. Literatür sonuçları ile çok iyi bir uyum gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This work proposes the use of artificial neural networks (ANN) to predict perfectly the critical buckling loads of cylindrical isotropic helical springs with fixed ends and with circular sections, and also having large pitch angles. The buckling equations of cylindrical isotropic helical springs loaded axially consist of a set of twelve linear differential equations. As finding a solution in an analytical manner is too difficult, they are solved numerically in an exact manner based on the transfer-matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight values are obtained to predict the non-dimensional buckling loads. A good agreement is observed with the data available in the literature.
Benzer Tezler
- Performansa dayalı tasarım ilkeleri ile betonarme çerçeve yapılar için pratik hasar tahmin yöntemi
Practical damage state prediction method for reinforced concrete frame structures with the principles of performance based design
DORUK BUĞDAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH GEDİKLİ
- Thermal buckling analysis of variable angle tow plates
Değişken açılı kompozit plakların termal burkulma analizi
FATİH BARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DEMET BALKAN
- A comparative study of deep learning methods on flexural buckling load prediction of aluminum alloy columns
Alümi̇nyum alaşimli kolonlarin eği̇lme burkulma yükü tahmi̇ni̇ üzeri̇ne deri̇n öğrenme yöntemleri̇ni̇n karşilaştirilmali bi̇r çalişmasi
ZELİHA BEGÜM KILINÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR
- Çelik ve alüminyum alaşımlı çekirdekli burkulması önlenmiş çaprazların (BÖÇ) tasarımı, üretimi ve yön değiştiren tekrarlı yükler etkisindeki davranışı
Design, fabrication, and cyclic behavior of steel and aluminum alloy core buckling restrained braces (BRBs)
ÇİGDEM KARATAŞ
Doktora
Türkçe
2012
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ CEM ÇELİK
- Machine learning-based predictive models for displacement capacity of RC shear walls
Betonarme perde duvarların sahip olduğu yer değiştirme kapasitesi için makine öğrenimi tabanlı modelleri
SIAMAK TAHAEI YAGHOUBI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP DEĞER