Geri Dön

Auxetic malzemelerde Poisson oranı: Bir yapay sinir ağları modeli

Poisson's ratio in auxetic materials a neural networks model

  1. Tez No: 727968
  2. Yazar: AYŞE GÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET HAMİT ÖZYAZICIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Auxetic, Re-entrant, Neural Network, Poisson oranı, Elastik modül, Auxetic, Re-entrant, Neural Network, Poisson's ratio, Module of Elasticity
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Amaç: Bu çalışmada auxetic (Negatif Poisson oranı) davranış gösteren Re-entrant geometriye sahip yapıların malzeme ve geometrileri ile Poisson oranının değişimi incelenmiştir. Mühendislik pratiğinde Poisson oranının hesaplanmasını sağlayacak bir yapay sinir ağları modelinin oluşturulması amaçlanmıştır. Yöntem: 3B Re-entrant kübik geometriye sahip auxetic modeller oluşturulmuştur. Modellerin dış boyutları, diyagonal elemanların yatay ve düşeyle yaptığı açı, daire kesitli varsayılan çubukların çapı, çubukların elastik özellikleri ve yük düzeyi model parametreleri alınarak değişken kabul edilmiştir. Autocad programında oluşturulan modeller SAP2000(V.10) programında farklı yük düzeylerinde analiz edilerek Poisson oranları ve eşdeğer Elastik modüller hesaplanmıştır. Toplam 192 modelden elde edilen değerlerle Poisson oranı ve Elastik modül hesaplanmış ve model parametreleri arasında bir yapay sinir ağları modeli (Neural Network) kurulmuştur. Bulgular: Matlab programındaki Neural Network fonksiyonuna göre elde edilen sonuçlar SAP2000 program değerleri ile karşılaştırıldığında değerlerinin birbirine yakın olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca Poisson oranlarının negatif değer aldığı gözlemlenmiştir. Elastik modül değerleri için ise SAP2000 program değerleri ile Neural Network sonuçlarına bakıldığında yaklaşık olarak aynı olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: İki boyutlu re-entrant yapılı modellerin basınç etkisindeki analiz sonucuna göre auxetic davranış gösterdiği yani Poisson oranı değerinin negatif olduğu gözlemlenmiştir. Üç boyutlu Re-entrant yapılı modelin basınç etkisindeki analiz sonuçları incelendiğinde ise x ve y yöndeki Poisson oranı değerlerinin birbirlerine eşit olduğu görülmüştür. Çıkan sonuçlara göre Poisson oranlarının negatif değer aldığı belirlenmiştir. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda tasarlanan modellerin Elastik modül değerlerinin kullanılan malzemelerin Elastik modülü değerlerinden daha küçük olduğu gözlemlenmiştir. SAP2000 programı ile yapay sinir ağı model test sonuçları kıyaslandığında bazı Poisson oranı değerlerinin birbirine yakın olduğu bazı değerlerin farklı olduğu bazı değerlerin ise -1'den küçük olduğu belirlenmiştir. Bu durum Neural Network fonksiyonunun tahmini analiz yapmasından kaynaklanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Purpose: In this study, the materials and geometries of structures with Re-entrant geometry that exhibit auxetic (Negative Poisson's ratio) behavior and the variation of Poisson's ratio were investigated. It is aimed to create an artificial neural network model that will enable the calculation of the Poisson ratio in engineering practice. Method: Auxetic models with 3D Re-entrant cubic geometry were created. The external dimensions of the models, the angle made by the diagonal elements with the horizontal and vertical, the diameter of the assumed circular bars, the elastic properties of the bars and the load level were taken as model parameters and accepted as variable. The models created in Autocad program were analyzed in SAP2000(V.10) program at different load levels and Poisson ratios and equivalent Elastic modules were calculated. Poisson ratio and Elastic modulus were calculated with the values obtained from a total of 192 models, and an artificial neural network model (Neural Network) was established between the model parameters. Results: When the results obtained according to the Neural Network function in the Matlab program were compared with the SAP2000 program values, it was determined that the values were close to each other. In addition, it was observed that Poisson ratios took negative values. For the elastic module values, it has been determined that the SAP2000 program values and the Neural Network results are approximately the same. Conclusion: It was observed that the two-dimensional re-entrant models showed auxetic behavior according to the results of the analysis under pressure, that is, the Poisson ratio value was negative. When the analysis results of the three-dimensional re-entrant model under pressure were examined, it was seen that the Poisson ratio values in the x and y directions were equal to each other. According to the results, it was determined that the Poisson ratios took negative values. As a result of the comparisons, it has been observed that the Elastic modulus values of the designed models are smaller than the Elastic modulus values of the materials used. When the SAP2000 program and the artificial neural network model test results were compared, it was determined that some Poisson ratio values were close to each other, some values were different, and some values were smaller than -1. This is due to the Neural Network function's predictive analysis.

Benzer Tezler

  1. Deformation behavior of thin walled structures filled with auxetic and non-auxetic core materials

    Ökzetik ve ökzetik olmayan dolgu malzemeli ince cidarlı yapıların deformasyon davranışı

    FATİH USTA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

    PROF. DR. FABRIZIO SCARPA

  2. Farklı Poisson oranına sahip fonksiyonel kademelendirilmiş takviye elemanlı sandviç kompozitlerin mekanik davranışlarının incelenmesi

    Investigation of the mechanical behavior of functionally graded sandwich composites with different Poisson ratios

    SAFA EKRİKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUNİSE DİDEM DEMİRBAŞ

  3. Design of multifunctional architected cellular structures under dynamic loads

    Dinamik yükler altında çok fonksiyonlu mimarilendirilmiş hücreli yapıların tasarımı

    ZANA EREN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAHİT MECİTOĞLU

  4. Numerical and experimental investigation of the impact performance of 3d lattices with negative poisson's ratio

    Negatif poisson oranlı 3 boyutlu latislerin çarpma dayanıklılığın deneysel ve sayısal incelenmesi

    ALTUĞ ATAALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

  5. Negatif Poisson oranına sahip (auxetic) fiber ağ örgü yapıların mekanik özelliklerinin çeşitli parametrelere göre nümerik analizi

    The numerical analysis of mechanical properties of fibrous network structures with negative Poisson's ratio (auxetic) according to various parameters

    UMUT AKSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET SEHA TATLIER