Kaplamalı cam sistemlerinde ısıl işlemin optik spektraya etkisinin yapay öğrenme teknikleri ile modellenmesi
Modeling the effect of heat treatment on optical spectrum by machine learning techniques in nanocoated glass systems
Yazar: BENAN AKÇA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BATUHAN GÜNDOĞDU
Milli Savunma Üniversitesi / Barbaros Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü / Elektronik Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Otomotiv ve inşaat sektörünün cam ihtiyaçlarını karşılayan düşük emissiviteli (low-e) kaplamalı ürünler, cam üzerine çok katmanlı yapıların biriktirilmesi ve bu kaplamalı camların ısıl işleme tabi tutulması sonucunda ürün halini almaktadırlar. Kaplamalı camların yansıma ve geçirgenlik performansları/renkleri gibi önemli karakteristiklerini barındıran optik spektrum eğrileri, camın mukavemet ve güvenlik özelliklerini artırmak için uygulanan temperleme işlemi sonrası, film üzerinde meydana gelen çeşitli kimyasal ve fiziksel etkileşimler neticesinde modellenemeyen şekilde değişimler göstermektedir. Nihai üründe arzulanan optik performans karakteristiklerini gerçekleyecek kaplamaların elde edilebilmesi için ısıl işlem sırasında kaplamanın optik performans özelliklerinin ne şekilde etkileneceğinin tespit edilmesi gereklidir. Bu etkiyi hesaplayabilecek analitik bir yöntem olmadığı için ısıl işlemin etkisi, yürütülen ısıl işlem uygulamaları sonucunda belirli bir bilgi birikimi elde edilmesi neticesinde öngörülebilmektedir ve bu uygulamalar çalışma kapsamında zaman ve maliyet açısından önemli bir yer tutmaktadır. Bahsedilen bu durum, ısıl işlem sonucu meydana gelen değişimlerin modellenebilmesi ihtiyacını doğurmuştur. Bu tezde, düşük yayınım kaplamalı camların optik spektrum karakteristiklerinin ısıl işlemin etkisiyle değişmesine neden olan kaotik süreç yapay öğrenme teknikleri ile modellenmiştir.

Abstract:
The low emissivity (low-e) coated products that meet the glass needs of the automotive and construction sectors are manufactured as a result of the accumulation of multi-layer structures on the glass and the heat treatment of these coated glasses. The optical spectrum curves, which contain important characteristics such as reflectance and permeability performances and colors of the coated glass, exhibit changes that cannot be modeled as a result of various chemical and physical interactions on the film after the tempering process applied to increase the strength and security properties of the glass. It is necessary to determine how the optical performance characteristics of the coating will be affected during the heat treatment in order to obtain the coatings that will achieve the desired optical performance characteristics in the final product. Since there is no analytical method for calculating this effect, the effect of heat treatment can be predicted as a result of a certain knowledge accumulation as a result of the heat treatment applications carried out and these applications have an important place in terms of time and cost within the scope of this thesis. This situation led to the need to model the changes resulting from the heat treatment. In this thesis, the chaotic process, which causes the optical spectra characteristics of low emissivity glass to change with the effect of heat treatment, is modeled by machine learning techniques.