Predicting mechanical behaviour of auxetic lattice structures using finite element analysis and machine learning
Sonlu elemanlar analizi ve makine öğrenimi kullanılarak öksetik kafes yapılarının mekanik davranışının tahmin ediılmesi
- Tez No: 911971
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ULAŞ YAMAN, DOÇ. DR. SEZER ÖZERİNÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Öksetik kafes yapılarının mekanik özellikleri hem akademide hem de endüstride kapsamlı bir şekilde araştırılmaktadır. Yapay zekadaki, özellikle makine öğrenimindeki son gelişmeler de önemli ilgi görmektedir. Bu çalışma, makine öğrenimini kullanarak öksetik çift ok başlı kafes yapıların mekanik davranışlarını araştırmayı, analiz etmeyi ve tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Sonlu elemanlar analizi kullanılarak otomatik bir şekilde toplam 1401 çift ok uçlu kafes yapısı oluşturulmuştur. Analiz sonuçları, girdi parametreleriyle birlikte, üç farklı makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılmıştır: Sinir Ağları, Rastgele Orman ve Aşırı Gradyan Artırma. Bu eğitimden elde edilen tahmin sonuçları sekiz çıktı değişkeni için sunulmuş ve yapı için optimum tasarım parametrelerini belirlemek amacıyla Pareto kümesi ve genetik algoritma kullanılarak optimizasyon çalışmaları yürütülmüştür.
Özet (Çeviri)
Mechanical properties of auxetic lattice structures have been extensively researched in both academia and industry. Recent advancements in artificial intelligence, particularly in machine learning, have also been attracting significant attention. This work aims to utilize machine learning to investigate, analyze and predict the mechanical behaviour of auxetic double arrow-head lattice structures. A total of 1401 double arrow-head lattice structures were generated using finite element analysis in an automated manner. The analysis results, along with the input features, were used to train three different machine learning models: Neural Network, Random Forest, and Extreme Gradient Boosting. Prediction results from this training for eight output variables are presented, and optimization studies using the Pareto set and a genetic algorithm are conducted to identify the optimal design parameters for the structure.
Benzer Tezler
- Comparative numerical and experimental study of homogenized and full-scale fe models for sandwich structures with re-entrant and anti-tetrachiral auxetic cores
Re-entrant ve antı-tetrachıral auxetıc çekirdekli sandviç yapıların homojenleştirilmiş ve tam ölçekli modelleri üzerine sayısal ve deneysel karşılaştırmalı bir çalışma
ÖZGÜR DEĞİRMENCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAFAK YILMAZ
PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN
- Isparta Ovası'ndaki volkanik zeminlerin jeo-mühendislik karakterizasyonu ve mekanik davranışının araştırılması
Geo-engineering characterization of the volcanic soils in the Isparta Plain and investigation of their mechanical behaviour
ELİF AVŞAR
Doktora
Türkçe
2013
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REŞAT ULUSAY
- Nonlinear dynamic behaviour of tapered sandwich plates with multi-layered faces subjected to air blast loading
Çok katmanlı yüzeylere sahip kalınlıkça sivrilen sandviç plakların anlık basınç yüklemesi altındaki lineer olmayan dinamik davranışı
SEDAT SÜSLER
Doktora
İngilizce
2015
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN
- Seçici lazer ergitme yöntemi ile üretilen mikro kafes yapıların mekanik davranışlarının incelenmesi
Investigation of mechanical behaviours of micro lattice structures manufactured via selective laser melting method
RECEP GÜMRÜK
Doktora
Türkçe
2012
Makine MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ KARADENİZ
- 26MnB5 kalite çeliğin statik deformasyon yaşlanması davranışının incelenmesi
Investigation of the static strain ageing behaviour of 26MnB5 grade steel
ŞEYMANUR BOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT BAYDOĞAN