Alaşım elementlerinin mekanik özellikler üzerindeki etkisinin derin öğrenme metodu ile kestirimi
Prediction of eefects alloying elements on mechenical proporties by using deep learning method
Yazar: ESRA İKİZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ ŞAHİN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Kompozisyon = Composition ; Malzeme bilimi = Material science ; Mekanik özellikler = Mechanical properties ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Günümüz sanayisi ve gelişen teknoloji göz önüne alındığında ihtiyaçlar her geçen gün değişmekte, bu değişim, firmaları hep daha iyisini bulma arayışına yönlendirmektedir. Şirketler rekabet üstünlüğü elde edebilmek amacıyla kimi zaman tasarımda değişim ve iyileştirmeye giderken kimi zaman da alternatif malzeme kullanımı tercih etmektedir. Alternatif malzeme arayışı, mekanik değerleri iyileştirilmiş, modern üretim yöntemlerine uygun, kolay erişilebilir ve pahada ucuz olacak şekilde yapılmaktadır. Birçok malzeme, istenilen özellikleri sağlayamamakta, bu durumda, firmalar alaşımlandırma veya proses değişiklikleri ile istenilen malzeme özelliklerine ulaşmayı hedeflemektedirler. Konvansiyonel alaşımlandırma yöntemleri hem maliyet hem de zaman açısından, firmaların ciddi kayıplar yaşamasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, malzeme kompozisyonundaki elementlerin, mekanik özellikler üzerindeki etkisinden yola çıkılmış ve içerikte yapılan oransal değişikliklerin malzeme özelliklerine olan etkisi, farklı metotlar ile tahmin edilmiştir. Tahminleme, çekme mukavemeti, elastikiyet katsayısı, uzama, akma mukavemeti ve sertlik değerleri üzerinde yapılmış olup 4 farklı metot ile gerçekleştirilmiştir. Kullanılan yöntemlerden ilki olan rassal orman metodu ile %78, ikinci yöntem olan destek vektör regresyonu metodu ile %83, üçüncü yöntem olan tekli yapay sinir ağı metodu ile %83 ve sonuncu yöntem olan çoklu yapay sinir ağı metodu ile ortalama %91 oranında doğruluk elde edilmiştir. Çalışma neticesinde en başarılı sonuç çoklu yapay sinir ağı metodu ile elde edilmiş ve konvansiyonel yöntemlere göre %85 daha kısa sürede ve %80 daha az maliyetle istenilen sonuca ulaşılmıştır.

Abstract:
Considering today's industry and developing technologies, the customer needs are changing day by day and this change leads companies to always seek to find the better. In order to gain a competitive advantage, companies sometimes prefer the use of alternative materials while changing and improving the design. The search for alternative materials is carried out in a way that has improved mechanical values, is suitable for modern production methods, is easily accessible and is inexpensive. Many bulk materials are insufficient to provide the desired properties, and in this case, companies aim to achieve the desired material properties by alloying or process changes. Conventional alloying methods cause serious losses in companies in terms of both cost and time. In this study, the effects of the elements in the material composition on the mechanical values selected as a starting point and the effect of the proportional changes in the content on the material properties was estimated by different methods. Estimation was made on tensile strength, elasticity coefficient, elongation, yield strength and hardness values and was carried out with 3 different methods. The accuracy was 78% with the random forest method, which is the first method, 83% with the support vector regression method, which is the second method, 83% with the single artificial neural network method, which is the third method, and 91% on average with the multiple artificial neural network method, which is the last method. As a result of the study, the most successful result was obtained with the artificial neural network method and the desired result was achieved in 85% shorter time and 80% less cost than conventional methods.