Co Ni alaşım ince filmlerin manyetik özelliklerinin sezgisel yöntemler yardımıyla incelenmesi
Prediction of magnetic moments of cobalt-nickel alloy thin films produced by electrodeposition from different bath contents by genetic programming
Yazar: NOUR KANJO
Danışman: DOÇ. DR. RASİM ÖZDEMİR
Kilis 7 Aralık Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı / Fizik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Elektrodepolama yöntemi ile üretilen kobalt- nikel (CoNi) alaşım ince filmlerin manyetik özellikleri, film içeriğindeki Co, Ni madde miktarı ve yapısal özelliklerinden büyük oranda etkilenmektedir. Filmin yapısal özellikleri, banyo içeriğindeki madde miktarı ve üretim şartlarına bağlı olarak değişmektedir. İnce filmlerin manyetik moment değerleri, Titreşimli Numune Manyetometresi (VSM) yöntemiyle ölçülerek bulunmuştur. Ölçülen manyetik moment değerine üretim sırasındaki banyo şartları dahil edilmemektedir. Manyetik momentin tahmin edilebilmesi için Genetik Programlama (GEP) ve Yapay Sinir Ağları (NN) yöntemleri ile yeni bir formülasyon geliştirildi. GEP ve NN ile formülasyonun elde edilmesinde 985 eğitim (train) ve 268 test veri seti seçilmiştir. Manyetik momentin hesaplanmasına etki eden girdi verisi olarak, 8 farklı parametre alındı. Elde edilen modellerdeki tüm sonuçlar, CoNi alaşımların manyetik momentini, koversite ve artık kalıcı mıknatısiyeti tahmin etmek için uygulanabilir bir performans göstermiştir. Öngörülen model, elde edilen manyetik momenti etkileyen tüm girdi parametreleri ile ilişkili olduğunu gösterdi. Manyetik momentin beklenen sonuçları NN ve GEP programları ile deneysel verilerle karşılaştırıldı. NN kullanılarak elde edilen veriler, GEP programı ile bulunan verilere göre daha güvenilir sonuç gösterdi.

Abstract:
The magnetic properties of cobalt-nickel (CoNi) alloy thin films produced by the electrodeposition method are greatly affected by the amount of Co, Ni substance in the film content and their structural properties. The structural properties of the film vary depending on the amount of substance in the bath and the production conditions. Magnetic moment values of the thin films were found by measuring with the Vibrating Sample Magnetometer (VSM) method. Bath conditions during production are not included in the measured magnetic moment value. A new formulation was developed with genetic programming and artificial neural network methods to predict magnetic moments. To obtain the formulation with Genetic Programming (GEP) and Neural Network (NN), 985 training (train) and 268 test datasets were selected. 8 different parameters were taken as input data that affect the calculation of the magnetic moment. All the results in the obtained models showed viable performance to predict the magnetic moment, coversity and residual magnetism of CoNi alloys. The predicted model showed that the obtained magnetic moment is correlated with all the input parameters that affect it. The expected results of the magnetic moment were compared with the experimental data with the NN and GEP programs. The data obtained using NN showed more reliable results than the data obtained with the GEP program