HBN/epoksi nanokompozitlerin üretimi ve ısıl-mekanik özelliklerinin yapay sinir ağları ile tahmini
Production of HBN/epoxy nanocomposites and prediction of thermal-mechanical properties with artificial neural networks
- Tez No: 965537
- Danışmanlar: PROF. DR. HALE BERBER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Polimer Bilim ve Teknolojisi, Computer Engineering and Computer Science and Control, Polymer Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Altıgen bor nitrür (hBN), yüksek ısıl iletkenliği, kimyasal kararlılığı ve elektriksel yalıtkanlığı sayesinde polimer matrisli nanokompozitlerin (PNK) işlevselliğini artıran önemli bir katkı malzemesidir. Bu özellikleriyle hBN; havacılık, otomotiv ve elektronik gibi yüksek performans gerektiren uygulamalarda geniş bir kullanım potansiyeli sunmaktadır. Ancak PNK sistemlerinin nihai performansı yalnızca katkı fazının varlığıyla sınırlı olmayıp; katkı oranı, nanotanecik boyutu, çözücü türü ve yüzey fonksiyonlandırma gibi çok sayıda parametrenin birlikte etkisiyle belirlenmektedir. Bu çok değişkenli yapıların anlaşılması, doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilen yapay sinir ağı (YSA) gibi makine öğrenimi temelli yöntemlerin önemini artırmaktadır. Bu çalışmada, iki temel parametre olarak belirlenen nanotanecik boyutu (40 nm ve 110 nm) ile katkı oranlarının (ağırlıkça %0.1–0.5), hBN katkılı epoksi nanokompozitlerin ısıl ve mekanik özellikleri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Ayrıca çözücü türü ve yüzey fonksiyonlandırma gibi değişkenler de değerlendirilmiştir. Bulgular, özellikle ağırlıkça %0.1 oranında 40 nm boyutundaki hBN katkısıyla hazırlanan kompozitte camsı geçiş sıcaklığının (Tg) yaklaşık 5 °C artarak 89 °C'ye ulaşmasıyla, daha küçük boyutlu taneciklerin ısıl kararlılığa olumlu etkide bulunduğunu göstermiştir. Gerçekleştirilen mekanik testler sonucunda 40 nm boyutlu hBN tanecikleriyle hazırlanmış ağırlıkça %0.1 katkılı numunenin (EP/ETH-hBN-40-0.1) basma mukavemetinde %210'a varan bir artış elde edilmiştir. Buna karşılık, aynı katkı oranında 110 nm boyutlu ve üstelik yüzey fonksiyonlandırılmış tanecik içeren numunede (ASE-hBN-110-APTES-0.1) ise, basma dayanımı yalnızca %1 oranında artmıştır. Bu sonuçlar hBN katkılı epoksi nanokompozitlerde özellikle tanecik boyutunun ısıl davranış yük ve transferi mekanizmaları üzerindeki belirleyici etkisini açığa çıkarmıştır. Deneysel verilerle oluşturulan çok katmanlı YSA modelleri, katkı parametreleri ile mekanik özellikler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri başarıyla modellemiştir. Ancak sentetik verilerle eğitilen modellerin tahmin doğruluğunun düşük olması, fiziksel gerçekliğe dayalı yüksek kaliteli verilerin önemini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Hexagonal boron nitride (hBN) is a promising nanoparticle for enhancing the functionality of polymer matrix nanocomposites (PMCs) due to its high thermal conductivity, chemical stability, and electrical insulation properties. These characteristics make hBN particularly attractive for high-performance applications in the aerospace, automotive, and electronics industries. However, the final performance of PMCs is not solely dependent on the presence of the nanoparticle phase, but rather is determined by the combined effects of various parameters such as nanoparticle loading, particle size, solvent type, and surface functionalization. Understanding these multivariate systems underscores the importance of machine learning-based approaches, such as artificial neural networks (ANNs), which are capable of modeling nonlinear relationships. In this study, the effects of two key parameters—nanoparticle size (40 nm and 110 nm) and loading level (0.1–0.5 wt%)—on the thermal and mechanical properties of hBN-based epoxy nanocomposites were investigated. Additionally, the influence of solvent type and surface functionalization was evaluated. The results revealed that in the system prepared with 40 nm hBN at 0.1 wt%, the glass transition temperature (Tg) increased by approximately 5 °C to reach 89 °C, demonstrating the positive contribution of smaller nanoparticles to thermal stability. Mechanical testing showed that the sample containing 0.1 wt% of 40 nm hBN nanoparticles (EP/ETH-hBN-40-0.1) exhibited up to a 210% increase in compressive strength compared to neat epoxy. In contrast, the sample incorporating 110 nm surface-functionalized nanoparticles at the same loading level (ASE-hBN-110-APTES-0.1) showed only a marginal 1% improvement. These findings highlight the critical role of nanoparticle size in governing the thermal behavior and load transfer mechanisms in hBN-based epoxy nanocomposites. Multilayer ANN models developed using experimental data successfully captured the nonlinear relationships between nanoparticle parameters and mechanical performance. However, models trained with synthetic data exhibited lower predictive accuracy, emphasizing the vital importance of high-quality, experimentally grounded data for reliable modeling.
Benzer Tezler
- Grafen ve bor nitrür takviyeli epoksi reçine ile hibrit nanokompozit üretimi ve karakterizasyonu
Production and characterization of hybrid nanocomposite with graphene and boron nitride reinforced epoxy resin
MAHİDE BETÜL ÖZTÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
KimyaGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURSEL DİLSİZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAHYA ÖZ
- Havacılık uygulamaları için bor katkılı termoset kompozit malzemelerin birleştirme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of joining methods of boron integrated thermoset composite materials for aerospace applications
ADNAN KALAYCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Metalurji MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR DEMİRCAN
- Çekirdek malzemeli polimer matrisli elyaf takviyeli kompozitlerde boron nano malzemelerin arayüz özelliklerine etkisinin mekanik testlerle incelenmesi
Investigation of the effect of boron nano materials on interface properties in fiber reinforced composites with core material polymer matrix by mechanical tests
DOĞANAY YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriOndokuz Mayıs ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR DEMİRCAN
- Polimer matris kompozit malzemelerde çeşitli bor bileşiklerinin katkısının mekanik ve termal özellikler üzerine etkisi
The effect of additives of various boron compounds on mechanical and thermal properties of polymer matrix composite materials
MERVE BİLGE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Polimer Bilim ve TeknolojisiGazi Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÖZGEDİK
- Multi scalable design and performance characterization of glass fiber reinforced epoxy composites by incorporation of hexagonal boron nitride in resin and on interfaces
Cam elyaf takviyeli epoksi kompozitlerin reçine ve arayüzeylere hegzagonal bor nitrür dahil edilmesi ile çok ölçeklenebilir tasarımı ve performans karakterizasyonu
SAMET ÖZYİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mühendislik BilimleriSabancı ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU SANER OKAN