Statik açıdan dengesiz mermi çekirdeği etkisi altında bulunan bir silah namlusunun 2-D titreşimlerinin yapay zeka ile tahmin edilmesi
Estimate of 2-D vibrations of a gun barrel under the influence of a statically unbalanced projectile core using artificial intelligence
Yazar: SAMET KALIN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET AKİF KOÇ
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Savunma ve Savunma Teknolojileri = Defense and Defense Technologies

Özet:
Bu çalışma, statik açıdan dengesiz bir mermi çekirdeğinin namlu üzerindeki etkilerini incelemek amacıyla Sonlu Elemanlar Yöntemi (SEY) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanarak bir dinamik analiz gerçekleştirilmiştir. Namlu ucu sapmalarını, atalet, Coriolis, centripedal ve merkezkaç kuvvetleri gibi faktörleri dikkate alarak, atış anındaki namlu vuruş hassasiyetini olumsuz etkileyen dinamik etkiler hesaplanmıştır. Dengesiz mermi çekirdeğine ait temel fiziksel parametrelerin namlu dinamiği üzerindeki etkisini SEY yöntemi kullanarak matematiksel model oluşturulmuştur. Bu matematiksel model, MATLAB ticari yazılımında yazılan özel bir kod ile analiz edilmiş ve 81 adet örnekten oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setine, sistemin doğruluk oranının artması için veri artırma işlemi uygulanarak 405 örneğe çıkarılıp yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen veri setinin %70 eğitim ve %30 test olacak şekilde rastgele ayrıştırılarak YSA modeli geliştirilmiştir. YSA modeli, dört girdi ve bir çıktıdan oluşmaktadır. Ancak, çalışmanın amacı doğrultusunda, her iki eksende (y ve z) analiz yapıldığı için YSA modeli iki bölüme ayırılmıştır. Bu kapsamda, YSA'nın 1000, 2500, 5000, 7500 ve 10000 iterasyon sayısında ve gizli katmanda 5, 10, 20, 30, 40 ve 50 nöron sayısındaki değişim sonucunda elde edilen tahmini değerler karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular doğrultusunda iterasyon sayısının ve nöron sayısının artması işlem süresini ve bilgisayar özelliklerini zorlarken bazı iterasyon ve nöron sayılarında daha kısa işlem süresinde daha iyi sonuçlar alınmıştır. Sonuç olarak, doğrusal olmayan sistemlerin gerçek davranışlarını belirlemek için çok sayıda zaman alıcı ve yüksek maliyetli deneysel çalışmalar gerekmektedir. Bu çalışma ile birlikte, namlu üzerine etki eden faktörleri kapsayacak şekilde SEY ve YSA modellerini birleştiren bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntem, belirli durumlarda namlunun tam dinamik davranışını belirlemek ve sonrasında tüm diğer olası ateşleme durumlarında davranışı kesin olarak tahmin etmek için kullanılabilir. Bununla birlikte, önerilen SEY-YSA birleşik yöntemi, daha hassas atışlar elde etmek için namlunun doğrusal olmayan titreşimlerinin etkisini telafi etmek amacıyla namluların tasarımı ve kontrolünde kullanılabilir ve yüksek maliyetli deneysel çalışmaların azaltılmasına olanak sağlayabilir.
Anahtar Kelimeler: Sonlu Elemanlar Yöntemi (SEY), Yapay Sinir Ağı (YSA), Namlu Ucu Sapmaları, Atış Hassasiyeti, Dinamik Analiz.

Abstract:
This study aims to conduct a dynamic analysis using the Finite Element Method (FEM) and Artificial Neural Networks (ANN) to examine the effects of a statically unbalanced bullet on the barrel. Dynamic effects that negatively impact barrel hit accuracy at the moment of firing, such as inertia, Coriolis, centripetal, and centrifugal forces, were calculated considering barrel muzzle deviations. A mathematical model was created using the FEM method to analyze the effects of the basic physical parameters of the unbalanced bullet on barrel dynamics. This mathematical model was analyzed using custom code written in the commercial software MATLAB, and a data set consisting of 81 samples was created. This data set was augmented to 405 samples by applying data augmentation to increase the system's accuracy rate, creating a new data set. The obtained data set was randomly divided into 70% training and 30% testing to develop the ANN model. The ANN model consists of four inputs and one output. However, to align with the study's objectives, analysis was conducted on both axes (y and z), and the ANN model was divided into two sections. In this context, the estimated values obtained from the ANN model were compared based on changes in the number of iterations 1000, 2500, 5000, 7500, and 10000 and the number of neurons in the hidden layer 5, 10, 20, 30, 40, and 50. Based on the findings, increasing the number of iterations and neurons extended the processing time and strained computer capabilities, while better results were achieved in shorter processing times for certain iteration and neuron counts. In conclusion, determining the actual behavior of nonlinear systems requires numerous time-consuming and costly experimental studies. This study proposes a method combining FEM and ANN models to encompass factors affecting the barrel. This method can be used to determine the exact dynamic behavior of the barrel under specific conditions and subsequently predict the behavior under all other possible firing conditions. Additionally, the proposed FEM-ANN combined method can be utilized in the design and control of barrels to compensate for the effects of nonlinear vibrations of the barrel, achieving more precise shots and reducing the need for costly experimental studies. 
Keywords: Finit Element Method (FEM), Artificial Neural Network (ANN), Barrel Tip Deviations, Firing Precision, Dynamic Analysis.