Hibrit bir yapay zekâ optimizasyon yönteminin geliştirilmesi ve kompozit malzeme üretim sürecinde kullanılması
Development of a hybrid artificial intelligence optimization method and its use in the composite material production process
Yazar: ERCÜMENT ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. TUĞRUL ÇAVDAR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Diferansiyel gelişim algoritması = Differential evolution algorithm ; Gri kurt optimizasyon algoritması = Grey wolf optimizer algorithm ; Metasezgisel algoritmalar = Metaheuristic algorithms ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms

Özet:
Son yıllarda, hammadde arama ve işleme maliyetlerinin yüksekliğiyle birlikte, hammadde kaynaklarının azalması endüstri ve bilimi alternatif çözümler aramaya itmiştir. Ayrıca, kalitenin artırılması gerekliliği nedeniyle kompozit üretimine olan ilgi de artmıştır. Bu noktada, yapay zekâ teknolojisinin kompozit üretim süreçlerinde kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Bununla birlikte, hammadde karışım oranlarının belirlenmesine yönelik çalışmalar henüz yaygın değildir. Bu tez çalışmasında, öncelikle karışım bileşenlerini kullanarak deneysel üretimler yapılmış ve elde edilen sonuçlar ile bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti ile Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması kullanılarak hibrit termoplastik kompozit malzemelerin karışım bileşenlerinin oransal optimizasyonu üzerine çalışılmış ve elde edilen oransal optimizasyon neticesinde %95,3 oranında ticari ürünlere göre daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Akabinde Yusufçuk, Bozkurt ve Diferansiyel Gelişim Algoritmaları kullanılarak hibrit bir yöntem geliştirilmiş ve karışım bileşenlerinin oransal optimizasyonu işlemi yeniden yapılmıştır. Bu işlemler sonucunda elde edilen oranlar ile kompozit numuneler üretilmiş ve üretilen nihai ürünlerin referans alınan ticari ürüne göre %98,1 oranında daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışma ile, özellikle yapay zekâ teknolojisinin kompozit üretim öncesi aşamalarda kullanılmasının maliyeti düşürebileceğini ve kaliteyi artırabileceğini kanıtlanmıştır.

Abstract:
In recent years, the high cost of raw material exploration and processing, as well as the decrease in raw material resources, have led industry and science to look for alternative solutions. Additionally, interest in composite production has increased due to the need to improving quality. At this point, the use of artificial intelligence technology in composite production processes is becoming increasingly widespread. However, studies on determining raw material mixture ratios are not common yet. In this thesis, firstly, experimental productions were made using mixture components and a data set was created with the results obtained. With this data set, the proportional optimization of the mixture components of hybrid thermoplastic composite materials was studied using the Particle Swarm Optimization Algorithm, and as a result of the proportional optimization, 95.3% more successful results were obtained compared to commercial products. Subsequently, a hybrid method was developed using Dragonfly, Gray Wolf and Differential Development Algorithms and the proportional optimization of the mixture components was carried out again. Composite samples were produced with the ratios obtained as a result of these processes, and it was observed that the final products produced were 98.1% more successful than the reference commercial product. This study has proven that the use of artificial intelligence technology, especially in the pre-composite production stages, can reduce costs and increase quality.