Magnezyumdan kaynaklı ve kaynaksız yapı elemanlarının yorulma davranışlarının yapay sinir ağları yöntemiyle belirlenmesi
Determination of fatigue behaviours of welded and unwelded magnesium components by artificial neural networks practice
Yazar: ERCÜMENT BÜTÜNER
Danışman: PROF. DR. ALPER GÜLSÖZ
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Konstrüksiyon ve İmalat Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Kaynak = Welding ; Magnezyum = Magnesium ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Magnezyum, düşük yoğunluğundan kaynaklanan hafiflik, özgül dayanımının yüksek olması ve kaynağındaki gelişmelerden dolayı son yıllarda endüstriyel uygulamalarda gittikçe artan bir şekilde kullanılmaktadır. Bu avantajlarından dolayı magnezyum, özellikle taşıt tekniği için büyük bir önem arz etmektedir. Buna paralel olarak kaynaklı ve kaynaksız magnezyum alaşımlarının yorulma davranışlarıyla ilgili, bilhassa gelişmiş ülkelerde araştırma-geliştirme faaliyetlerinin ve bu konuyla ilgili yayınların da arttığı görülmektedir. Bilindiği üzere yorulma davranışlarının incelenmesine ait araştırma-geliştirme faaliyetleri hem maliyeti yüksek hem de uzun bir zaman gerektiren çalışmalardır.Yapay sinir ağları, günümüzde birçok mühendislik problemine hızlı ve ekonomik çözümler üretebilen sistemlerdir. Yapay sinir ağlarının hızlı ve ekonomik olmaları bu sistemlerin, uzun bir zaman dilimi gerektiren ve maliyetli çalışmalar olan yorulma deneyleri için kullanılabilmesini cazip hale getirmektedir. Yapılan literatür araştırmasında yapay sinir ağı uygulamalarının bu konuya paralel olan bir çok mühendislik uygulamasında hayat bulduğu görülmektedir.Bu çalışmada elimizde hazır olarak bulunan gerçek deneysel çalışmalardan elde edilen veriler, Matlab R2009a bilgisayar programında tasarlanan, bu probleme en uygun olarak görülen ileri beslemeli çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı modelinde kullanılmıştır. Yapay sinir ağı modelinden elde edilen sonuçlar ile deneysel sonuçlar daha iyi yorum getirebilmek için, karşılaştırmalı olarak, grafikler halinde gösterilmiştir.

Abstract:
In recent years, Magnesium is increasingly used in industrial applications owing its low density, lightness, specific strength and developments of its welding techniques. By the virtue of these advantages, magnesium has importance especially in vehicle techniques. Besides, researches and publications about welded and unwelded magnesium components are observed particularly in developed countries. As it is known, research-development activities about fatigue behaviour are expensive studies and require long time periods.Nowadays, artificial neural networks can produce quickly and affordable solutions for several engineering problems. Being quick and affordable make artificial neural networks attractive for fatigue tests which require long time periods and are costly. In literature survey, it can be observed that artificial neural networks spring to life within several engineering applications.In this study, data sets which had been obtained from genuine experiments are used in multilayer feed forward perceptron model which is suitable for this problem and designed by Matlab R2009a computer programme. Results from artificial neural networks and genuine experiments are drawn comparatively.