A numerical approach for optimization of curing kinetics of composite material
Kompozit malzemenin küreltme kinetiğinin optimizasyonu için sayısal bir yaklaşım
- Tez No: 709086
- Danışmanlar: PROF. DR. GAMZE TANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Differensiyel tarama kalorimetresi, Kinetik, Kompozit malzemeler, Differential scanning calorimetry, Kinetics, Composite materials
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, kürleme işleminin ön üstel ve aktivasyon enerjisini belirlemek için yeni bir algoritma GMN (Gamze, Murat, Neslişah) sunduk. Bu metod ölçülen dönüşüm değerleri için tanh eğri uydurma yöntemi ile en küçük kareler minimizasyon yöntemlerinin kombinasyonun içerir ve kinetik parametre için liner eğri uydurma yöntemi kullanır. Sunulan yöntemin doğrulanması için tek duvarlı karbon nanotüpler tarafından işlevlendirilmemiş bir epoksi reçinesi için deneysel olarak belirlenmiş diferansiyel taramalı kalorimetri (DSC) veri setleri kullanılmıştır. Hesaplama kısmında, önerilen yeni yöntemin etkinliğini belirtmek için sonuçlar literatürde bildirilen yöntemlerle de karşılaştırılmıştır. Son olarak, GMN algoritması, kinetik parametrelerin hesaplanması için deneysel verilerle iyi bir tutarlılık içerinde olduğu elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we introduced a new method which is called the GMN (Gamze, Murat, Neslişah) algorithm. GMN algorithm determines the pre-exponential and activation energy of the curing process. This algorithm include tanh fitting for the measured conversion values via least squares minimization technique and linear fitting for the kinetic parameters. Experimentally determined differential scanning calorimetry (DSC) data sets for an epoxy resin functionalized by single wall carbon nanotubes are used for the verification of the proposed method. In computational part, in order to denote the effectiveness of the new proposed method, the results are also compared with the methods reported in the literature. To sum up, we have shown that the GMN algorithm provides a good match with the experimental data for all kinetic parameters.
Benzer Tezler
- Kalın kompozit yapılarda reçinenin ısı transfer modelinin optimizasyonu ve mekanik özellikler üzerindeki etkisinin incelenmesi
Optimization of heat transfer model of resin in thick composite laminates and investigation of the mechanical properties
YİĞİT BARTU ILGAZ
Doktora
Türkçe
2026
Kimya Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BİLGİN
- A framework for composite wind turbine blades: From material development to structural optimisation and ml-enhanced damage detection
Rüzgar türbinleri için hibrit kompozit temelli kanat malzemesi geliştirilmesi, yapısal optimizasyonu ve makine öğrenmesi ile hasar tespiti ve yapısal analiz entegrasyonu
KEMAL HASIRCI
Doktora
İngilizce
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALAEDDİN BURAK İREZ
- Otoklav işleminde akış ve ısı transferinin sayısal simülasyonu ve deneysel doğrulaması
Numerical simulation and experimental validation of flow and heat transfer in autoclaving process
BEYTULLAH GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ZİYAETTİN ŞAHİN
- An integrated and systematic characterization methodology for vacuum bag only prepregs
Vakum torbalama prepreg sistemleri için entegre ve sistematik karakterizasyon metodolojisi
MUHAMMED HASAN ARIKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Makine MühendisliğiSabancı ÜniversitesiÜretim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE SİNEM ŞAŞ ÇAYCI
- A robust process model with two-stage optimization methodology for liquid composite molding process
Sıvı kompozit kalıplama yöntemi için iki aşamalı optimizasyon metotolojisi ile güçlendirilmiş bir süreç modeli
MAHSA SEYED NOURANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Makine MühendisliğiSabancı ÜniversitesiÜretim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE SİNEM ŞAŞ ÇAYCI
PROF. DR. MEHMET YILDIZ