Poliüretanların mekanik ve fiziksel özelliklerinin makine öğrenmesi ile tahmini
Prediction of mechanical and physical properties of polyurethanes with machine learning
- Tez No: 831163
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN YÜCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Poliüretan, Köpük, Mekanik Özellikler, Makine Öğrenmesi, Polyurethane, Foam, Mechanical Properties, Machine Learning
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Bu tez çalışmasında, endüstride yaygın kullanımı bulunan poliüretan sistemlerinin yapay zekânın bir alt dalı olan makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak, elde edilen esnek köpüklerin mekanik özelliklerinin kontrollü (denetimli) öğrenme metodu ile geliştirilmesi ve iyileştirilmesi amaçlanmaktadır. İlk aşamada laboratuvar ortamında hazırlanan reçeteler izosiyanatlar ile reaksiyonu oluşturularak poliüretan köpükler elde edilmiştir. Sonrasında elde edilen bu köpüklerin fiziksel ve mekanik özellikleri analiz edilip ölçümlenmiştir. Ölçülen köpüklerin karakterizasyonu için: yoğunluk (ASTM D3574), sıkıştırma oranı (ASTM D3574 Test C/ ISO 3386), darbe dayanımı (ASTM D-5276/ Din EN ISO 8307), reaksiyon süresi, köpüğün maksimum yüksekliği (ASTM D 7487-18; EN 14315-1(Annex E)), uzama (ASTM D5034) vb. tespit çalışmaları yapılmıştır. Daha sonra bu veriler yapay zekâ algoritmasına tanıtılarak istenen değerleri tahminlenerek ölçmesi ve oluşturacağı yaklaşım ile ilişkilendirmesi beklenmiştir. Karar ağacı (DT) ve Gaussian proses (GP) olarak tanımlı iki adet metot kullanılmıştır. Alınan sonuçlar neticesinde karar ağacı yönteminin yaklaşımlarda daha doğru yaklaşımlar yaptığı, yoğunluk ölçümlerinde ise en iyi sonucu verdiği gözlemlenmiştir. Her iki metotta da mukavemet değeri arttıkça, test sonuçlarının doğruluk payı da artmaktadır. Gaussian metodunda ise basamaksal yaklaşımda tahminlemeler daha başarılıdır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is aimed to develop and improve the mechanical properties of the flexible foams obtained by using the machine learning method, which is a sub- branch of artificial intelligence, of polyurethane systems, which are widely used in the industry, with a controlled (supervised) learning method. In the first stage, polyurethane foams were obtained by reacting the prescriptions prepared in the laboratory with isocyanates. Afterwards, the physical and mechanical properties of these foams were analyzed and measured. For the characterization of the measured foams: density (ASTM D3574), compression ratio (ASTM D3574 Test C/ ISO 3386), impact strength (ASTM D-5276/ Din EN ISO 8307), reaction time, maximum foam height (ASTM D 7487-18; EN 14315-1(Annex E)), elongation (ASTM D5034) etc. detection studies have been carried out. Afterwards, these data were introduced to the artificial intelligence algorithm, and it was expected to measure the desired values by estimating and associate them with the approach to be created. Two methods defined as decision tree (DT) and Gaussian process (GP) were used. As a result of the results obtained, it has been observed that the decision tree method makes more accurate estimations in approaches and gives the best results in density measurements. As the strength value increases in both methods, the accuracy of the test results also increases. In the Gaussian method, predictions are more successful in the cascading approach.
Benzer Tezler
- Design of a refrigerator cabinet based on solidification process of polyurethane foam flow
Katılaşma süreci olan poliüretan köpük akışına güre yeni bir buzdolabı kabini tasarımı
HAMED PAHLAVANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLYAS BEDİİ ÖZDEMİR
- Yüksek ısıl iletimli, düşük sürtünme katsayılı yeni nesil termoplastik poliüretan
New grade of thermoplastic polyurethane with high thermal conductivity and low coefficient of friction
SEÇKİN SEMİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGÜR SEYDİBEYOĞLU
- Karbonhidrat içeren alifatik yapıdaki poliüretanların hazırlanması ve reolojik davranışlarının incelenmesi
Preparation of the polyurethane in alifatic structure containing carbonhydrate and investigation of the reological behaviors
KÜBRA ZENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Kimya Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SARIMEŞELİ PAÇACI
PROF. DR. BURHAN ATEŞ
- Taze meyve ve sebzeler için poliüretan bazlı ambalaj filmi geliştirilmesi ve taze brokoli ve kirazda uygulanması
Development of polyurethane based packaging film for fresh fruits and vegetables and its application on fresh broccoli and sweet cherry
MERVE KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜRBÜZ GÜNEŞ
- Determining the effect of roughness and crystallinity on protein adsorption for polyurethane films
Poliüretan filmlerde yüzey pürüzlülüğü ve kristalinitenin protein adsorpsiyonuna etkilerinin incelenmesi
SELİN SOFİ KÜRKCÜOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA SENİHA GÜNER
YRD. DOÇ. DR. AYŞE ÖZGE KÜRKÇÜOĞLU LEVİTAS