Determination of dimensional design parameters of pyramidal lattice core sandwiches by artificial neural network under bending load
Piramit birim hücreye sahip kafes yapı çekirdekli sandviç yapıların eğilme yükü altında yapay sinir ağı ile boyutsal tasarım parametrelerinin belirlenmesi
- Tez No: 896654
- Danışmanlar: PROF. DR. BARIŞ SABUNCUOĞLU, DOÇ. DR. ÜLKÜ ECE AYLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Piramit kafes kiriş çekirdek, sandviç yapı, eklemeli imalat, dört noktalı eğilme testi, sonlu eleman analizi, yapay sinir ağı, Pyramidal lattice truss core, sandwich structure, additive manufacturing, four-point bending test, finite element analysis, artificial neural network
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu tez, piramit kafes kiriş çekirdekli sandviçlerin boyutsal tasarım parametrelerinin eğilme davranışı üzerindeki etkisini yapay sinir ağları (YSA) kullanarak araştırmaktadır. Piramit kafes kiriş çekirdekli sandviçler, yüksek özgül mukavemet ve rijitlikleri ile bilinen, havacılık ve makine mühendisliği uygulamaları için ideal olan ileri yapısal malzemelerdir. Bu çalışma, bu yapıların eğilme yükleri altındaki mekanik tepkisini tahmin etmek için bir YSA geliştirmeyi ve böylece bileşen analiz süresini azaltmayı amaçlamaktadır. Araştırma, öncelikle eklemeli imalat teknikleri, özellikle füzyon biriktirme modelleme (FDM) kullanılarak piramit kafes kiriş çekirdekli sandviçlerin üretimi ile başlar. Çekirdekler, mil karbon fiberlerle güçlendirilmiş polilaktik asit (PLA) malzemesinden yapılmıştır. Üretilen yapıların deformasyon davranışı, ASTM D7250 standartlarına göre gerçekleştirilen dört noktalı eğilme testleri ile deneysel olarak değerlendirilmiştir. Eğilme testlerini simüle etmek için lineer statik bir sonlu eleman (FE) modeli geliştirilmiş ve deneysel sonuçlarla doğrulanmıştır. Doğrulanan FE modeli, farklı geometrik parametrelerin yapısal davranış üzerindeki etkisini yansıtan kapsamlı bir veri tabanı oluşturmak için kullanılmıştır. Daha sonra, bu veri tabanını kullanarak piramit kafes kiriş çekirdekli sandviçlerin mekanik tepkisini tahmin etmek için bir YSA eğitilmiştir. YSA algoritması, sandviç yüksekliği, çubuk çapı, yüzey tabakası kalınlığı, eğim açısı ve birim hücre sayısı gibi boyutsal tasarım parametrelerini girdi olarak alır ve tepki kuvvetleri ile maksimum gerilme bileşenlerini çıktı olarak sağlar. Makine öğreniminin entegrasyonu, hızlı ve doğru tahminler yapılmasını sağlayarak tasarım ve optimizasyon sürecini önemli ölçüde iyileştirir. Sonuçlar, YSA'nın piramit kafes kiriş çekirdekli sandviçlerin eğilme yükleri altındaki mekanik performansını etkili bir şekilde tahmin edebildiğini ve tasarım ve analiz süresinde önemli bir azalma sağladığını göstermektedir. Bu araştırma, malzeme özellikleri, geometrik tasarım ve mekanik performans arasındaki etkileşimin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunarak, bu yenilikçi kompozit yapıların mühendislik bağlamında optimal tasarımı ve uygulanmasını kolaylaştırır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates the effect of dimensional design parameters on the bending behavior of pyramidal lattice truss core sandwiches using artificial neural networks (ANNs). Pyramidal lattice truss core sandwiches are advanced structural materials known for their high specific strength and stiffness, making them ideal for aerospace and mechanical engineering applications. This study aims to develop an ANN to predict the mechanical response of these structures under bending loads, thereby reducing the time required for component analysis. The research begins with the fabrication of pyramidal lattice truss core sandwiches using additive manufacturing techniques, specifically fused deposition modeling (FDM). The cores are made from polylactic acid (PLA) reinforced with milled carbon fibers. The deformation behavior of the fabricated structures is experimentally evaluated through four-point bending tests, conducted according to ASTM D7250 standards. A linear static finite element (FE) model is developed to simulate the bending tests and validated against experimental results. The validated FE model is used to generate a comprehensive database, reflecting the influence of different geometric parameters on structural behavior. An ANN is then trained using this database to predict the mechanical response of the pyramidal lattice truss core sandwiches. The ANN algorithm takes dimensional design parameters—such as sandwich height, rod diameter, facesheet thickness, inclination angle, and the number of unit cells—as inputs and provides reaction forces and maximum stress components as outputs. The integration of machine learning enables rapid and accurate predictions, significantly enhancing the design and optimization process. The results demonstrate that the ANN can effectively predict the mechanical performance of pyramidal lattice truss core sandwiches under bending loads, offering a substantial reduction in the time required for design and analysis. This research contributes to the broader understanding of the interplay between material properties, geometric design, and mechanical performance, facilitating the optimal design and application of these innovative composite structures in engineering contexts.
Benzer Tezler
- Yığma duvar ve temellerde doğrusal olmayan modelleme
Non-lineer modeling of masonry walls and foundations
ALİ OSMAN KURUŞCU
Doktora
Türkçe
2012
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE DORAN
PROF. DR. H. ORHUN KÖKSAL
- Balıkçı gemilerin baştan gelen dalgalarda hareketlerinin regrasyon analizi ve incelenmesi
The Study of motions of trawler fishing boats in head sears by regression analysis
MUHSİN AYDIN
- Değişik direnç metodları yardımıyla kayıcı teknelerde öndizayn parametrelerinin dirence etkisinin incelenmesi
Study of the effects of preliminary design parameters for resistance of planing hulls by using various resistance methods
O. SELİM YÜRÜTEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Gemi MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET DURSUN ALKAN
- Enerji harcamalarının azaltılmasını hedefleyen yerleşme dokusu tasarım parametrelerinin BIM aracılığı ile optimizasyonu
Optimization of the settlement texture design parameters aiming the decrease of energy consumption through the use of BIM
MEHMET AKİF AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL KOÇLAR ORAL
