Akımsız nikel esaslı alaşım kaplamalarda en iyi kaplama özelliklerini sağlayan banyo parametrelerinin yapay zeka yöntemleri ile tersine optimizasyonu
Inverse optimization of bath parameters providing the best coating properties in electroless nickel-based alloy coatings using artificial intelligence methods
Yazar: MEHMET FATİH TAŞKIN
Danışman: PROF. DR. ÖZER UYGUN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Nikel kaplama = Nickel plating ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Akımsız nikel kaplamalar, nikelin bir yüzey üzerine elektrokimyasal olarak bir kaplama oluşturulmasını ifade eden bir kaplama yöntemidir. Akımsız nikel kaplamada, elektrokimyasal bir işlem kullanarak nikelin bir yüzey üzerine bir kaplama tabakası oluşturulması esas alınmıştır. Bu işlemde elektrik akımı kullanılarak metal iyonları, bir katot yüzeyine çekilir ve orada nikel tabakası olarak çökeltilir. Bu kaplama teknolojisi, geleneksel elektroliz yöntemlerine göre çeşitli avantajlar sunmaktadır.
Akımsız nikel kaplamada, yüzeyde homojen ve eşit dağılımlı bir kaplama sağladığı için diğer kaplama yöntemlerine nazaran daha düzgün bir görünüm elde etmeyi mümkün kılar. Ayrıca bu kaplama yönteminde, kaplama kalınlığı hassas bir şekilde kontrol edilebilmektedir. Böylece istenilen özelliklere ve değer aralıklarına uygunluk artırılabilmektedir. Geleneksel elektroliz yöntemleriyle kıyaslandığında, akımsız nikel kaplamalar daha karmaşık ve yüzey fiziksel özelliklerinin daha girinti çıkıntılı olduğu banyo kaplamalarında daha etkili olabilmektedir. Yüzeylerin korozyona karşı direncini ve aynı zamanda dayanıklılıklarını artırarak aşınma ve çizilmelere karşı koruma sağlar.
Akımsız nikel kaplamalar, endüstriyel uygulamalarda yüzey koruma, estetik ve dayanıklılık açısından tercih edilen bir kaplama yöntemi olarak öne çıkmaktadır. Bu yöntem, geniş bir endüstri yelpazesinde kullanılan çeşitli parçalarda başarılı bir şekilde uygulanabilir. Örneğin, otomotiv parçalarında kullanılması neticesinde özellikle sertlik, korozyon direnci ve estetik açıdan tercih edilmektedir. Yine elektronik parçalarda, özellikle konektörlerde ve devre kartlarında kullanılır. Parçalar üzerinde elektrik iletkenliği ve korozyon direnci sağlamaktadır. Diğer bir kullanım alanı olarak endüstriyel makinelerde kullanılan parçalarda aşınma direnci ve uzun ömürlülük için akımsız nikel kaplama yöntemi tercih edilmektedir.
Akımsız kaplamalarda banyo parametreleri, istenilen sertlik, kalınlık, korozyon direnci, vb. özellikleri elde etmede kullanılan girdi değişkenlerini ifade etmektedir. Yapılacak olan kaplamanın çeşidine göre, ısı, süre, indirgeyici, aktivasyonu sağlayan toz çeşitleri ve miktarlarını ifade etmektedir.
Parametre optimizasyonunda çok farklı yöntemler kullanılabileceği gibi, günümüzde yaygın hale gelen ve yüksek doğruluk oranlarına sahip makine öğrenmesi yöntemlerini içeren yapay zekâ teknikleri de başarı ile uygulanmaktadır. Yapılan bu çalışmada, veri elde edilmesi, ulaşılacak sonuçların gerçek hayatta elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılması için bir dizi kaplama deneyleri yapılmıştır. Bu deneylerin sayısı, hangi parametrelerin kullanılacağı, herhangi bir parametrenin hangi seviyesinin deneyde yer alması gerektiğini önceden belirlemek amaçlı Taguchi deneysel tasarım yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen deney sonuçlarını bilgisayar ortamına aktarmak ve gelecekte yeni verilerin oluşturulabilmesi aşamasında Yapay Sinir Ağları kullanılmıştır.
Yapay Sinir Ağları, insan sinir sisteminden esinlenilmiş bir makine öğrenmesi yöntemidir. Girdi, çıktı ve ara (gizli) katmanlardan oluşan bir yapıya sahiptir. Ortaya koyduğu sonuçların gerçek deney sonuçlarıyla arasındaki hatayı minimize etmeye çalışmaktadır. Çalışmanın amacı hedeflenen kaplama özelliklerine dayalı banyo türü ve parametrelerinin belirlenmesi olduğu için, ikinci aşamada Genetik Algoritmalar yöntemi kullanılmıştır. Böylece bir nevi sonuçtan hedefe ulaşmak için kromozom yapısını taklit eden ve çaprazlama oranı, mutasyon özellikleri ile optimizasyonu sağlayan teknikten faydalanılmıştır.
Çalışmamızda laboratuvar ortamında hazırladığımız banyo setleri ve kaplama numunelerinin istenilen çıktı özelliklerine göre elde edilmiş değerleri, bilgisayar tarafından elde edilmiş değerlerle karşılaştırılmıştır. Laboratuvarda deneyler 3'er kez tekrarlanarak daha kararlı değerlerin elde edilmesi hedeflenmiştir. Daha önce yapılmış olan çalışmalarda veya sanayi ortamında banyo parametrelerinin sonuçlarına göre sertlik, korozyon, aşınma gibi çıktı özellikleri değişkenlik göstermektedir. Yapılan bu çalışmanın özgün değeri olarak değerlendirdiğimiz kullanıcının nihai olarak elde etmek istediği çıktı özelliklerine ulaşmak için hangi banyo türü ve hangi bileşenlerin olması gerektiği hakkında çıkarım yapmasına olanak sağlamaktadır.
Çalışma sonucunda elde edilen değerler incelendiğinde, geliştirilen modelin sonuçlar ile laboratuvar deneylerinin sonuçları arasındaki hata oranlarının, özellikle MAD, MAPE, MSE, RMSE vb. hesaplama yöntemleri ile elde edilen değerlerin kabul edilebilir sınırlar dahilinde olduğu gözlemlenmiştir. Örneğin MAPE için değerin %10 ve altında değerlerde olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Electroless nickel coating is a coating method that involves the electrochemical deposition of nickel onto a surface. In electroless nickel coatings, the formation of a coating layer on a surface is achieved through an electrochemical process. In this process, metal ions are attracted to a cathode surface using an electric current, and nickel is deposited there as a coating layer. This coating technology offers various advantages compared to traditional electrolysis methods.
In electroless nickel coatings, achieving a more uniform and evenly distributed coating on the surface allows for a smoother appearance compared to other coating methods. Additionally, this coating method enables precise control over the coating thickness, enhancing conformity to desired specifications and value ranges. When compared to traditional electrolysis methods, electroless nickel coatings can be more effective, especially in bath coatings where surfaces have more complex and intricate physical characteristics. It enhances resistance to corrosion on surfaces and provides protection against wear and scratches by simultaneously increasing durability.
Electroless nickel coatings stand out as a preferred method for surface protection, aesthetics, and durability in industrial applications. This method can be successfully applied to various components used across a wide range of industries. For instance, it is particularly favored in automotive parts due to its benefits in hardness, corrosion resistance, and aesthetics. Similarly, it is employed in electronic components, especially connectors and circuit boards, providing electrical conductivity and corrosion resistance on the parts. Another application area is in parts used in industrial machinery, where electroless nickel coating is preferred for its resistance to wear and longevity.
In electroless coatings, bath parameters refer to input variables used to achieve desired properties such as hardness, thickness, corrosion resistance, etc. Depending on the type of coating to be applied, these parameters include variables such as temperature, duration, reducing agents, types, and quantities of powders that facilitate activation.
Various methods can be employed for parameter optimization, and artificial intelligence techniques, particularly machine learning methods with high accuracy rates, have become widely adopted. In this study, a series of coating experiments were conducted for data acquisition, and the results obtained were compared with real-world outcomes. To determine the number of experiments, which parameters to use, and the levels of each parameter in the experiment, the Taguchi experimental design method was applied. Artificial Neural Networks were utilized to transfer the obtained experimental results into a computerized environment and facilitate the creation of new data in the future.
Artificial Neural Networks (ANN) is a machine learning method inspired by the human nervous system. It has a structure consisting of input, output, and intermediate (hidden) layers. The primary goal is to minimize the error between its outcomes and real experimental results. Artificial Neural Networks in tasks involving pattern recognition, classification, and regression. These networks learn from data, adjusting weights and biases to improve accuracy over time. Their applications span diverse fields such as image and speech recognition, financial forecasting, and optimization problems. Artificial Neural Networks play a crucial role in modern artificial intelligence, contributing to advancements in various industries. As the aim of the study is to determine the bath type and parameters based on the targeted coating properties, the Genetic Algorithms method was employed in the second stage. Genetic Algorithms (GA) are optimization algorithms inspired by the process of natural selection and genetics. They use the mechanisms of evolution to find optimal solutions to complex problems. GAs involve generating a population of potential solutions represented as chromosomes, applying selection, crossover, and mutation operators to create new generations, and evaluating their fitness. This iterative process continues until a satisfactory solution is reached. Genetic Algorithms are widely applied in diverse fields such as optimization, machine learning, and design problems, providing an effective approach to finding solutions in complex and dynamic environments. This technique mimics the chromosome structure to reach a goal from a result, utilizing crossover rates and mutation features for optimization.
Upon examining the values obtained in the study, it was observed that the error rates between the results of the developed model and the laboratory experiment results, especially calculated using methods like MAD, MAPE, MSE, RMSE, etc., were within acceptable limits. For instance, it was concluded that the MAPE value was below 10%, indicating a satisfactory performance of the developed model.
The first aim of this study is to develop a model that predicts output values (wear, hardness and corrosion resistance, etc.) when input parameters (coating bath parameters) are given using artificial intelligence/machine learning techniques using coating data. In the next step, the developed model, which constitutes the main originality of the thesis, is obtained by using this model. In the developed model, a system that can suggest the bath type and parameters required to obtain a coating with the desired output values is aimed. Although studies have been conducted with artificial intelligence methods in the field of coating in the literature, this study differs from the existing studies in terms of the coating types considered and the artificial intelligence system to be applied. Currently, existing studies are artificial intelligence applications aimed at estimating properties using bath parameters, and this study is aimed at determining suitable baths and parameters of these baths that can provide the desired coating properties.
The study aims to use these superior aspects of Artificial Intelligence methods in the coating field. In the coating field, a wide variety of bath types and different parameters are used to coat a wide variety of materials. Here, the hardness and wear resistance of the material change. If we consider these features as outputs, it is a matter of researching and choosing bath types and parameters to provide the desired output features. It is also possible to evaluate bath parameters as inputs. Therefore, it will be very useful to teach the computer the relationship between inputs and outputs in the coating field and to predict coating features by estimating the results of experiments that have not been done before without experimenting. Moreover, it is an innovative perspective for a system to suggest what kind of bath should be preferred and what the parameters of this bath should be to obtain a coating with the desired hardness and wear resistance in academia and industry. The main purpose of the thesis is to develop such a system, which is not found in the literature, using Artificial Intelligence techniques.
While creating ANN models, a model with a multi-layer feedforward network is being studied. In the first stage, two-layer feedforward ANN models, one hidden layer and one output layer, are created. Later, different models will be tried to be designed by making changes to the parameters of these models such as the number of input layers, hidden layers and output layers, transfer and activation functions. These models were developed by using different training algorithms (Levenberg-Marquardt, BFGS Quasi-Newton, Resilient Backpropagation, Scaled Conjugate Gradient, Conjugate Gradient with Powell/Beale Restarts, Fletcher-Powell Conjugate Gradient, Polak-Ribiére Conjugate Gradient, One Step Secant, Variable Learning Rate Backpropagation etc.).
In the model we developed, the GA method was integrated into the ANN model. In this section, the ideal bath parameters were obtained by specifying the limits of the bath parameters, the targeted purpose (minimization or maximization) for each output value (hardness, coating thickness, corrosion rate) and the weight (importance) of these output values. In all experiments, the weight of the output values was taken equally. While the maximization target was determined for the hardness and coating thickness from the output values, the minimization target was determined for the corrosion rate.