Polipropilen talk/kolemanit hibrit kompozit malzemelerin çekme özelliklerinin deneysel tasarım yöntemi ile eniyilenmesi/yapay sinir ağı ile kestirimi
Tensile properties of polypropylene talc/colemanite hybrid composite materials optimization by experimental design method/estimation with artifical neural network
Yazar: EMEL ŞAHİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞENOL ŞAHİN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
polipropilenin özelliklerinin iyileştirilmesi amacıyla; talk ve kolemanit hibrit katkılı polipropilen homopolimer (PPH) kompozitlerin çekme özellikleri Taguchi yöntemiyle en iyilenmiş ve bu özellikleri tahminleme olanağı sağlayan bir yapay sinir ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir.
Düşük, orta ve yüksek akışkanlık özelliklerine sahip üç farklı PPH malzeme grubu için ağırlıkça yüzde talk/kolemanit hibrit oranı ve meme sıcaklığı, enjeksiyon hızı, kalıp sıcaklığı üretim parametreleri ile Taguchi yöntemi kullanılarak çekme deneyi, erime akış hızı (MFR: melt flow rate) deneyi ve diferansiyel taramalı kalorimetre (DSC: differential scanning calorimeter) deneyleri yapılmıştır. Çekme deneyi sonuçları sinyal/gürültü (S/G) oranı ve varyans analizi (ANOVA : analysis of variance) ile analiz edilmiş ve en iyi çekme özellikleri veren deney parametreleri belirlenmiştir. Çalışma kapsamında, çok yanıtlı kalite değişkenlerinin en iyilenmesi yöntemi ile çekme özelliklerinin eşzamanlı optimizasyonu için gerekli katkı oranları ve üretim parametreleri belirlenmiştir. 
Çalışma kapsamında, yapay sinir ağları teknolojisi kullanılarak çekme özelliklerinin tahminlemesini yapabilen model geliştirilmiştir. Çekme deneyi parametreleri girdi verilerini, deney ile ölçülen elastisite (Young's) modülü, akma gerilmesi, akma uzaması, kopma gerilmesi ve kopma uzaması özelliklerinin her biri farklı bir model için çıktı verilerini oluşturmuştur. İleri beslemeli, çok katmanlı yapıda geliştirilen YSA modelleri, danışmanlı öğrenme ile eğitilmiştir. YSA modelinin öğrenme seviyesi, ağın çıktıları ve hedeflenen çıktılar karşılaştırılarak ortalama karesel hata yöntemi ile ölçülmüştür. Kontrol deneyleri ile modellerin duyarlılıkları tespit edilmiştir.

Abstract:
In this study, in order to improve the properties of polypropylene used as bumber raw material in the automotive sector; tensile properties of talc and colemanite hybrid reinforced polypropylene homopolymer (PPH) composites optimized by Taguchi method and artificial neural network (ANN) model developed which allows estimation of these properties.
For three different PPH material groups with low, medium and high flow properties, tensile test, differential scanning calorimeter (DSC) and melt flow rate (MFR) experiments were carried out using the Taguchi method with talc / colemanite hybrid the percent ratio by weight and nozzle temprature, rate of injection, mold temptarure of the production parameters. Tensile test results were analyzed by signal / noise (S / G) ratio and analysis of variance (ANOVA) and the experimental parameters giving the best tensile properties were determined. In the study, contribution rates and production parameters required for simultaneous optimization of tensile properties were determined by optimization method of multi-response quality variables. 
In the scope of the study, a model was developed to estimate the tensile properties using artificial neural networks technology. Parameters of tensile test were input data, each of Young's modulus, stress at yield, strain at yield, stress at break and strain at break properties measured by the test was output data for a different model.ANN models developed in a feed forward, multi layer structure were trained with consultant learning. The learning level of the ANN model was measured by the mean square error method, comparing network outputs and target outputs. Sensitivities of models were determined by control experiments.