Çelik esaslı kaynakların mekanik özelliklerinin yapay sinir ağları ile tahmini
Prediction of mechanical properties of steel based welds with artificial neural networks
Yazar: SABRİCAN DEMİR
Danışman: PROF. DR. ŞÜKRÜ TALAŞ
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Metalurji Mühendisliği = Metallurgical Engineering

Özet:
Kaynaklı yapılar makine bina gemi gibi karmaşık sistemlerin bir araya getirilmesinde sıklıkla kullanılan endüstriyel bir yöntemdir. Kaynak metalini oluşturan elementler kaynağın mekanik özelliğini belirlerken bu etkiyi kaynak metalinin mikroyapısını değiştirerek gerçekleştirmektedir. Sinir ağları ile analiz birçok alanda rahatlıkla kullanılabilen gerek verim artışı ve gerekse iyi bir analiz yapmak için kullanılan oldukça yeni bir metodolojidir. Kaynak metal özelliklerinin sinir ağlarını kullanarak yapısal ve alaşım elementleri arasındaki ilişkilerini incelemek sinir ağları vasıtasıyla analiz etmek bu çalışmanın temel amacıdır. Bu araştırmada, Lavenberg-Marquardt algoritması (LM) kullanarak kaynak metalindeki fiziksel özellikleri yapay sinir ağları ile tahminini gerçekleştirmektedir. LM algoritması, yapay sinir ağlarının eğitim sürecinde kullanılan bir optimizasyon algoritması olup, bir tahmin fonksiyonu ile gerçek veri arasındaki farkı azaltmayı amaçlar. Geleneksel yöntemlerin zaman alıcı ve maliyetli olması nedeniyle, yapay zekâ tekniğiyle fiziksel özelliklerin hızlı ve doğru bir şekilde yapılması, endüstriyel üretim süreçlerinde zaman, maliyet ve işçilik açısından önemli bir avantaj sağlamaktadır. Araştırmanın başarı oranları asiküler ferrit için %93,135 sertlik için %95,923 akma noktası için %94,17 maksimum çekme mukavemeti için %96,324 olarak bulunmuştur.

Abstract:
Welded structures are industrial methods frequently employed in assembling complex systems such as machines, buildings, and ships. The mechanical properties of the welding metal are determined by the elements constituting the source, and this effect is achieved by altering the microstructure of the welding metal. Neural network analysis is a relatively new methodology widely applicable in various fields, aiming to enhance efficiency and facilitate thorough analysis. The primary objective of this study is to investigate the relationships between structural and alloy elements in welding metal using neural networks and analyze them through this innovative methodology. In this research, the Levenberg-Marquardt algorithm (LM) is utilized to predict the physical properties of welding metal through artificial neural networks. The LM algorithm is an optimization algorithm used in the training process of artificial neural networks, aiming to minimize the difference between a prediction function and actual data. Due to the time-consuming and costly nature of traditional methods, the application of artificial intelligence techniques for the rapid and accurate determination of physical properties offers a significant advantage in terms of time, cost, and labor in industrial production processes. The success rates of the research are found to be 93.135% for acicular ferrite, 95.923% for hardness, 94.17% for yield point, and 96.324% for maximum tensile strength.