A materials informatics approach to understand processing-structure-property relationships in boron carbide ceramics
Bor karbür seramiklerde proses-yapı-özellik ilişkilerini anlamak için malzeme enformatiği yaklaşımı
- Tez No: 940768
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ IRMAK SARGIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Seramik Mühendisliği, Ceramic Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 237
Özet
Seramiklerdeki karmaşık proses–yapı–özellik ilişkilerinin sınırlı düzeyde nicel olarak anlaşılması, yeni kompozisyonların ve üretim yöntemlerinin geliştirilmesini engellemekte olup, bu durum, özellikle bor karbür (B4C) seramikleri için kritik bir öneme sahiptir. Çünkü B4C, basınçsız yöntemlerle çok yüksek sıcaklıklar ve uzun süreli işlemler gerektiren son derece zor bir sinterleme davranışı sergilemekte ve bu durum üretim maliyetlerini önemli ölçüde artırmaktadır. Malzeme biliminde makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması ise, mevcut veriler üzerinden bu ilişkilerin nicel olarak belirlenmesini sağlayarak her aday malzemenin sentezlenmesi ve karakterize edilmesi ihtiyacını azaltan etkili bir alternatif sunmaktadır. Bu çalışmada, bor karbür (B4C) seramiklerinin yapısal tanımlayıcıları olan yoğunluk ve tane boyutu ile mekanik özelliklerini, örneğin kırılma tokluğunu, sertliğini ve eğilme mukavemetini tahmin etmek amacıyla, kayda değer doğruluklara sahip çeşitli makine öğrenimi modelleri geliştirilmiştir. Bilimsel literatürden elde edilen verilen kullanılarak geliştirilen bu modeller, hammadde bilgileri ve sinterleme değişkenlerini içeren proses parametrelerini girdi olarak almaktadır. Modellerin karar mekanizmaları, proses, yapı ve özellikler arasındaki ilişkilerin nicel olarak belirlenebilmesi amacıyla incelenmiştir. Belirlenen ilişkilerin yalnızca duruma özgü değil, açıklanabilir nitelikte olduğu görülmüş ve böylece çalışmanın daha geniş ve kapsamlı bir anlayış sunması sağlanmıştır. Ayrıca, seramik verilerinin doğası gereği çeşitlilik ve dağınıklık göstermesine rağmen, seramik enformatiğinin önemli bir araştırma alanı olma potansiyeline sahip olduğu gösterilmiştir. Zaman alıcı ve maliyetli deneme-yanılma yöntemlerine olan bağımlılığı azaltarak, geliştirilen malzeme enformatiği tabanlı modeller B4C seramiklerinin tasarımını, optimizasyonunu ve kullanımını önemli ölçüde hızlandırmakta; proses–yapı–özellik ilişkilerinin nicel olarak anlaşılması yoluyla daha sistematik ve veriye dayalı bir yaklaşımın benimsenmesini sağlamaktadır
Özet (Çeviri)
The limited quantitative understanding of complex processing–structure–property relationships in ceramics, which hinders the development of new compositions and production routes, is particularly critical for boron carbide (B4C) ones due to their extremely difficult sintering behavior, requiring very high temperatures and prolonged processing times with pressureless routes, and hence substantially increasing production costs. The application of machine learning algorithms in materials science offers an efficient alternative by enabling the quantification of these relationships based on existing data, thus reducing the need for synthesis and characterization of each candidate material. In this study, several machine learning models have been developed with respectable accuracies to predict the structural descriptors, namely density and grain size, and mechanical properties, such as fracture toughness, hardness, and flexural strength of B4C ceramics. By using data extracted from scientific literature, these models input processing parameters including the raw materials and sintering variables. The decision mechanisms of the models are analyzed to quantify the relationships between processing, structure, and properties. The identified patterns among these relationships were not solely case-specific but generally applicable, enabling the study to offer a broader and more comprehensive understanding. It has been shown that ceramics informatics holds significant potential as a research field, despite the inherently diverse and scattered nature of ceramics data. By reducing reliance on time-consuming and costly trial-and-error experiments, the developed materials informatics models significantly accelerate the design, optimization, and deployment of B₄C ceramics. This enables a more systematic, data-driven approach through the quantitative understanding of processing–structure–property linkages.
Benzer Tezler
- Tanker gemilerinde tehlikeli yük operasyonları üzerine bir risk değerlendirmesi yaklaşımı
A risk assessment approach on hazardous cargo operations onboard tanker ships
GİZEM ELİDOLU
Doktora
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
- Memristör tabanlı hiperkaotik lorenz sisteminin kontrol yöntemleri ile karşılaştırılması
Comparison of memristor based hyperchaotic lorenz system with control methods
HAKAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- The Mechanism of homogenisation of the 17 th century Ottoman house in Anatolian cities
17. yüzyıl Osmanlı konutunun Anadolu kentlerine homojenizasyonu
M.EMRE ERGÜL
- Yanma gecikmeli poliakrilonitril polimer ve elyafları üretimi
Producing flame retardant polyacrylonitrile polymers and fiber manufacturing from the same
MUSTAFA YILMAZ
Doktora
Türkçe
2020
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AKAR
- Yapı ürünleri seçiminde enformasyon sistemi önerisi
Başlık çevirisi yok
ESRA ÇAYLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiYapı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA E. KARAGÜLER
