Yapay zeka ile cam takviyeli kompozit malzemelerin gerilme ve yer değiştirme değerlerinin tahmini
Prediction of stress and displacement values of fiber glass reinforced composite materials by using artificial intelligence
Yazar: KAJS FERATI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN GÖKHAN ADAR
Bursa Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Gerilme = Stress ; Kompozit malzemeler = Composite materials ; Mekanik özellikler = Mechanical properties ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yer değiştirme = Displacement

Özet:
Cam elyaf takviyeli kompozit malzemeler sahip oldukları yüksek mukavemet, hafiflik, 
tasarım esnekliği gibi avantajları sebebiyle otomotiv, raylı sistemler ve havacılık gibi 
sektörlerde yaygın olarak kullanılan malzemelerdir. İstenilen özelliklerin elde edilmesi 
için farklı laminasyon ve takviye ile matris malzeme seçimleri yapılarak kompozit 
mazleme özellikleri optimize edilp istenilen sonuçlar elde edilebilmektedir. İstenilen 
özelliklerin elde edilmesi ve bu özelliklerin doğrulamasının yapılarak kullanım 
amacına uygun olduğunun teyit edilebilmesi için mekanik testler ve sonlu elemanlar 
analizi gibi yöntemler kullanılmaktadır. Ancak belirtilen yöntemler maliyet, zaman ve 
iş gücü olarak değerlendirildiğinde dezavantajlı olabilmektedir. Ek olarak laminasyon 
yapısı, takviye ve matris malzeme seçimleri doğru yapılmadığında doğrulama 
yöntemleri ile gerçekleştirilen çalışmalar başarısız sonuçlar verebilmekte ve 
tekrarlanması gerekebilmektedir.
Belirtilen yöntemlerin dezavantajları göz önünde bulundurulduğunda, daha verimli 
yöntemlerin kompozit malzeme özelliklerini tespitte kullanılması çok büyük 
avantajlar sağlayacaktır. Bu nedenle bu çalışmada, yapay zekâ modellerinin kompozit 
malzeme özelliklerini tahmin etmekte kullanılmak üzere eğitilmesi amaçlanmıştır.
Çalışmada, kompozit malzemelerin en önemli avantajlarınan biri olan mukavemet 
özelliklerinin tahmini hedeflenmiştir. Özellikle beliritlen sektörlerde mukavemet 
yapısının ve yük altında kompozit malzeme tepkilerinin önemi göz önüne alınarak, bu 
değerlerin sonlu elemanlar analizi ya da mekanik testler gerçekeleştirilmeden önce 
tahmin edilebilmesi hedeflenmiştir.
Yapay zekâ modellerinin eğitim ve test süreçlerinin gerçekleştirilebilmesi için x, y ve 
z yönlerinde 1000 N yük uygulanarak kesiti belirlelen numunenin farklı laminasyon 
yapılarında yer değiştirme ve gerilme değerleri sonlu elemanlar analizi 
gerçekleştirilerek eğitim veri seti için toplamda 264 adet ve test süreci kapsamına 39 
adet veri elde edilmiştir. Ek olarak, modellerin eğitim ve test süreçleri tamamlandıkatn 
sonra deneme yapılarak tahmin ettiği değerleri değerlendirmek amacıyla 3 adet veri 
oluşturulmuştur.
3 farklı yükleme durumundaki 2 farklı sonuç olan yer değiştirme ve gerilme değerleri 
ile toplamda 6 farklı durum için çalışma gerçekleştirilmiştir. 6 durum için de belirlenen 
3 yapay zekâ modeli olan kare üstsel Gauss süreç regresyonu, destek vektör makineleri 
ve dar sinir ağları modelleri ile eğitim ve test süreçleri tamamlanmıştır. Eğitim ve test 
süreçlerinde yapay zekâ modellerinde takviye ve matris malzemelerinin mukavemet 
özelliklerinin asıl sebebi olan yoğunluk, elastisite modülü, kayma modülü, poisson 
oranı, kalınlık, çekme mukavemeti, basma mukavemeti ve kayma mukavemeti ile 
elyaf katman sayısı ve dizilim yönleri giriş verisi olarak, yük altında numunede oluşan 
toplam yer değiştirme ve gerilme değerleri de çıkış verisi olarak tanımlanmıştır.3 
modelin de 6 farklı durum için yapay zekâ başarı değerlendirme parametereleri ve 
gerçek değerler ile modellerin tahmin değerleri arasındaki yüzde hata oranları ile 
değerlendirilmesi yapılmıştır. Ek olarak, her 6 durum için daha önce modellere eğitim 
ve test süreçlerinde tanıtılmayan 3 deneme verisi ile tahmin değerleri elde edilmiştir.
Çalışma sonucunda, kare üstsel Gauss süreç regresyonu ve detsek vektör makineleri 
modellerinin yapılan çalışmaya daha uygun olduğu ve daha doğru sonuçlar verdiği 
tespit edilmiştir. Ek olarak, her iki modelin de yer değiştirme değerlerine nispeten 
gerilme değerlerine karşılık çok daha başarılı tahminler yapacak şekilde eğitilmiş 
olduğu gözlemlenmiştir. x yönünde yük altında oluşan gerilme değerlerini tahmin 
etmekte destek vektör makineleri modelinin ve y yönünde yük altında oluşan gerilme 
değerlerini tahmin etmekte kare üstsel Gauss süreç regresyonu modelinin yüksek 
başarı ile tahmin ürettiği belirlenmiştir.

Abstract:
Glass fiber reinforced composite materials are widely used in industries such as 
automotive, rail systems and aviation due to their advantages such as high strength, 
lightness and design flexibility. In order to obtain the desired properties, composite 
material properties can be optimized by choosing different lamination and 
reinforcement and matrix materials, and desired results can be obtained. Methods such 
as mechanical tests and finite element analysis are used to obtain the desired properties 
and validate that these properties are suitable for the intended use by verifying them. 
However, the mentioned methods can be disadvantageous when evaluated in terms of 
cost, time and labor. In addition, when the lamination structure, reinforcement and 
matrix material selections are not made correctly, the works performed with the 
verification methods may cause unsuccessful results and might be needed to be 
repeated.
Considering the disadvantages of the mentioned methods, the use of more efficient 
methods in determining composite material properties will provide great advantages. 
Therefore, in this study, it is aimed to train artificial intelligence models to be used to 
predict composite material properties.
In the study, it is aimed to predict the strength properties, which is one of the most 
important advantages of composite materials. Considering the importance of strength 
structure and composite material response under load, especially in the specified 
sectors, it is aimed to estimate these values before performing finite element analysis 
or mechanical tests.
In order to carry out the training and testing processes of artificial intelligence models, 
a finite element analysis of displacement and stress values in different lamination 
structures of the sample, the cross section of which was determined by applying a load 
of 1000 N in the x, y and z directions, was performed, and a total of 264 data for the 
training data set and 39 data within the scope of the test process were obtained. In 
addition, after the training and testing processes of the models were completed, 3 
pieces of data were created in order to evaluate the estimated values by experimenting.
With the displacement and stress values, which are 2 different results in 3 different 
loading conditions, a total of 6 different cases were studied. The training and testing 
processes were completed with 3 artificial intelligence models determined for 6 cases, 
which are square exponential Gaussian process regression, support vector machines 
and narrow neural network models. Density, elasticity modulus, shear modulus, 
Poisson's ratio, thickness, tensile strength, compression strength and shear strength, 
fiber layer number and alignment directions, which are the main reasons for the 
strength properties of reinforcement and matrix materials in artificial intelligence 
models in training and testing processes, are used as input data. The total displacement 
and stress values in the sample were defined as output data. The 3 models were 
evaluated with the artificial intelligence success evaluation parameters for 6 different 
situations and the percent error rates between the actual values and the predicted values 
of the models. In addition, for each 6 cases, prediction values were obtained with 3 
trial data that were not introduced to the models in the training and testing processes 
before.
As a result of the study, it has been determined that the square exponential Gaussian 
process regression and support vector machine models are more suitable for the study 
and give more accurate results. In addition, it was observed that both models were 
trained to make much more successful predictions of stress values relative to 
displacement values. It has been determined that the support vector machines model 
in estimating the stress values in the x direction under load and the square exponential 
Gaussian process regression model in estimating the stress values in the y direction 
produce predictions with high success.