Geri Dön

Development of an artificial neural network based analysis method for skin-stringer structures

Kirişle güçlendirilmiş kabuk yapılar için yapay sinir ağ bazlı analiz yöntemi geliştirilmesi

  1. Tez No: 474995
  2. Yazar: ANIL CANKUR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERCAN GÜRSES
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Havacılık Mühendisliği, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

Bu çalışmanın amacı, kirişle güçlendirilmiş kabuk yapıların tasarımına yönelik bir araç geliştirmektir. Geliştirilecek aracın bu yapıların yük taşıma kapasitesini ve ağırlığını hızlı şekilde belirlemesi gerekmektedir. Bu amaçla, Python 2.7 programı kullanılarak yazılmış bir betikle 1440 farklı güçlendirilmiş kabuk yapının sonlu elemanlar (SE) modeli oluşturulmuş ve ticari SE programı olan ABAQUS kullanılarak bu modeller analiz edilmiştir. Yazılan betik, modelin oluşturulması, modelin analizi, burkulma yükünün, çökme yükünün ve toplam ağırlığın elde edilmesi ve ABAQUS analiz sonuçlarının derlenmesi için kullanılmıştır. Bu 1440 modelin girdi parametreleri ve analiz sonuçları, hâlihazırda yaratılmamış olan güçlendirilmiş kabuk yapıların burkulma yükünü, çökme yükünü ve ağırlığını hızlı bir şekilde belirlemek için MATLAB NNTOOL araç kutusunda bir yapay sinir ağı (YSA) oluşturulmasında kullanılmıştır. Oluşturulan YSA'nın performansı SE sonuçlarıyla yapılan karşılaştırmalarla gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

The purpose of this work is to develop a tool for the design of skin-stringer structures. The tool to be developed needs to quickly identify the load carrying capacity and weight of these structures. For this purpose, finite element (FE) models of 1440 different skin-stringer structures were created with a script written in Python 2.7, and these models were analyzed using the commercial FE program ABAQUS. The script was used to construct the model, analyze the model, calculate the buckling load, the collapse load and the total mass, and collect the ABAQUS analysis results. The input parameters and analysis results of these 1440 model were used to create an artificial neural network (ANN) in the MATLAB NNTOOL toolbox for fast determination of the buckling load, the collapse load, and the weight of the skin-stringer assemblies that have not yet been created. The performance of the generated ANN was shown in comparison with FE results.

Benzer Tezler

  1. Otomotiv döküm parça talep tahmininin yapay sinir ağları ile modellenmesi ve arıma yöntemi ile karşılaştırmalı analizi

    Modeling automotive casting part demand forecasting with artificial neural networks and comparative analysis with arima method

    SELİNAY KAYALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU

  2. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  3. Uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım sistemi tabanlı alternatif bir kredi derecelendirme yönteminin geliştirilmesi

    The development of an alternative method for the sovereign credit rating system based on adaptive neuro fuzzy inference system

    HAKAN PABUÇCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUBA YAKICI AYAN

  4. Kömür damarı gaz içeriği belirleme yöntemlerinin değerlendirilmesi ve yapay sinir ağları ile tahmin modellerinin geliştirilmesi

    Assesment of coal seam gas content determination methods and development of prediction models using artificial neural networks

    SAMED BOZDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH FİŞNE

  5. Türkiye enerji planlaması için çok ölçütlü bir model önerisi

    A multiple-criteria model suggestion for Turkey energy planning

    ABİT BALIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAYRİ BARAÇLI