Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak kompozit levhalarda tabaka dizilimi optimizasyonu

Stacking sequence optimization in composite laminates via machine learning

PDF İndir

  1. Tez No: 765117
  2. Yazar: ÜMİT ÇENTEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekanik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Kompozit yapıların kullanım sıklığı günden güne artması bu ürünlerin mühendisliğine duyulan ilgiyi de beraberinde getirmektedir. Üretici ve kullanıcıların ihtiyaçlarına istinaden daha hafif, daha dayanıklı ve daha uzun ömürlü ürünler üretilebilmesinin önünü açmak için bu yapıların tasarım optimizasyonu yüksek öneme haizdir. Bu tezde; tek yönlü fiber malzemenin farklı açılarda yerleştirilerek istenilen eğilme, burulma gibi dayanım özelliklerinin makine öğrenmesi ve yapay zekâ yöntemleri kullanılarak optimize edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda MATLAB yazılımı vasıtasıyla birçok kod yazılmış ve belirtilen açılarla oluşturulabilecek bir yapının (en az 34 katmanlıya kadar) NASA ve Airbus tarafından da kabul görmüş dizilim oluşturma kurallarına göre dizilimler bulunmuştur. Tüm bu çalışmalar sonucunda ortaya konulan dizilim arşivi ve geliştirilen yöntem neticesinde üretilmek istenen bir kompozit yapılı ürünün tabaka açıları ve dizilimleri optimize edilebilecektir.

Özet (Çeviri)

The interest in composite materials is growing day by day, considering the increased usage of them to produce lightweight, more robust and durable composite products. This increase in their adoption is only possible with design optimisation according to the needs of the manufacturer and consumers. Within this thesis, we aimed to achieve specific bending and buckling properties by optimizing the stacking sequence of unidirectional fibre composite material with variable angles using machine learning and deep learning methods. The aim was to verify whether structures (up to 34 layers) can be sequence-generated by using code, which satisfies the predetermined angles dictated by the design rules accepted by NASA and Airbus. It was concluded that composite products that possess specific intended properties can be optimized and designed with the stacking sequence the methods generated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    883180

    Lifli polimer ile güçlendirilmiş betonarme elemanların kapasite tahminine yönelik akıllı sistem uygulaması

    Smart system application for capacity estimation of reinforced concrete elements reinforced with fibrous polymer

    HÜSNA AÇIKEL ALTUNKARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSA HAKAN ARSLAN

  2. Tez No

    879970

    Combining molecular simulations and machine learning to unlock gas separation performances of MOFs and MOF-based composites

    MOFlarin ve MOF temelli kompozitlerin gaz ayırma performanslarının açığa çıkarılmasi amacıyla moleküler simülasyon ve makine öğrenmesinin birleştirilmesi

    HİLAL DAĞLAR HARMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Kimya MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Kimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDA KESKİN AVCI

  3. Tez No

    825771

    Defect characterization of aerospace composites via machine learning assisted image processing

    Görüntü işleme destekli makina öğrenmesi metoduyla havacılık kompozitlerinde hata tespiti

    ÜMİT ÇİFTÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Havacılık MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ÖZÇELİK

  4. Tez No

    768818

    Rastgele yönlendirilmiş karbon nanotüp takviyeli kompozitlerin modellenmesi

    Modelling of randomly oriented carbon nanotube reinforced composites

    EMRE KÖROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

  5. Tez No

    847173

    Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

Geri Dön