Auxetic malzemelerde Poisson oranı: Bir yapay sinir ağları modeli
Poisson's ratio in auxetic materials a neural networks model
Yazar: AYŞE GÜL
Danışman: PROF. DR. MEHMET HAMİT ÖZYAZICIOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Auxetic malzemeler = Auxetic materials ; Elastik modül = Elastic module ; Poisson dağılımı = Poisson distribution ; Sinir ağları = Nerve net

Özet:
Amaç: Bu çalışmada auxetic (Negatif Poisson oranı) davranış gösteren Re-entrant geometriye sahip yapıların malzeme ve geometrileri ile Poisson oranının değişimi incelenmiştir. Mühendislik pratiğinde Poisson oranının hesaplanmasını sağlayacak bir yapay sinir ağları modelinin oluşturulması amaçlanmıştır.
Yöntem: 3B Re-entrant kübik geometriye sahip auxetic modeller oluşturulmuştur. Modellerin dış boyutları, diyagonal elemanların yatay ve düşeyle yaptığı açı, daire kesitli varsayılan çubukların çapı, çubukların elastik özellikleri ve yük düzeyi model parametreleri alınarak değişken kabul edilmiştir. Autocad programında oluşturulan modeller SAP2000(V.10) programında farklı yük düzeylerinde analiz edilerek Poisson oranları ve eşdeğer Elastik modüller hesaplanmıştır. Toplam 192 modelden elde edilen değerlerle Poisson oranı ve Elastik modül hesaplanmış ve model parametreleri arasında bir yapay sinir ağları modeli (Neural Network) kurulmuştur.
Bulgular: Matlab programındaki Neural Network fonksiyonuna göre elde edilen sonuçlar SAP2000 program değerleri ile karşılaştırıldığında değerlerinin birbirine yakın olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca Poisson oranlarının negatif değer aldığı gözlemlenmiştir. Elastik modül değerleri için ise SAP2000 program değerleri ile Neural Network sonuçlarına bakıldığında yaklaşık olarak aynı olduğu tespit edilmiştir.
Sonuç: İki boyutlu re-entrant yapılı modellerin basınç etkisindeki analiz sonucuna göre auxetic davranış gösterdiği yani Poisson oranı değerinin negatif olduğu gözlemlenmiştir. Üç boyutlu Re-entrant yapılı modelin basınç etkisindeki analiz sonuçları incelendiğinde ise x ve y yöndeki Poisson oranı değerlerinin birbirlerine eşit olduğu görülmüştür. Çıkan sonuçlara göre Poisson oranlarının negatif değer aldığı belirlenmiştir. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda tasarlanan modellerin Elastik modül değerlerinin kullanılan malzemelerin Elastik modülü değerlerinden daha küçük olduğu gözlemlenmiştir. SAP2000 programı ile yapay sinir ağı model test sonuçları kıyaslandığında bazı Poisson oranı değerlerinin birbirine yakın olduğu bazı değerlerin farklı olduğu bazı değerlerin ise -1'den küçük olduğu belirlenmiştir. Bu durum Neural Network fonksiyonunun tahmini analiz yapmasından kaynaklanmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Auxetic, Re-entrant, Neural Network, Poisson oranı, Elastik modül

Abstract:
Purpose: In this study, the materials and geometries of structures with Re-entrant geometry that exhibit auxetic (Negative Poisson's ratio) behavior and the variation of Poisson's ratio were investigated. It is aimed to create an artificial neural network model that will enable the calculation of the Poisson ratio in engineering practice.
Method: Auxetic models with 3D Re-entrant cubic geometry were created. The external dimensions of the models, the angle made by the diagonal elements with the horizontal and vertical, the diameter of the assumed circular bars, the elastic properties of the bars and the load level were taken as model parameters and accepted as variable. The models created in Autocad program were analyzed in SAP2000(V.10) program at different load levels and Poisson ratios and equivalent Elastic modules were calculated. Poisson ratio and Elastic modulus were calculated with the values obtained from a total of 192 models, and an artificial neural network model (Neural Network) was established between the model parameters.
Results: When the results obtained according to the Neural Network function in the Matlab program were compared with the SAP2000 program values, it was determined that the values were close to each other. In addition, it was observed that Poisson ratios took negative values. For the elastic module values, it has been determined that the SAP2000 program values and the Neural Network results are approximately the same.
Conclusion: It was observed that the two-dimensional re-entrant models showed auxetic behavior according to the results of the analysis under pressure, that is, the Poisson ratio value was negative. When the analysis results of the three-dimensional re-entrant model under pressure were examined, it was seen that the Poisson ratio values in the x and y directions were equal to each other. According to the results, it was determined that the Poisson ratios took negative values. As a result of the comparisons, it has been observed that the Elastic modulus values of the designed models are smaller than the Elastic modulus values of the materials used. When the SAP2000 program and the artificial neural network model test results were compared, it was determined that some Poisson ratio values were close to each other, some values were different, and some values were smaller than -1. This is due to the Neural Network function's predictive analysis.

Keywords: Auxetic, Re-entrant, Neural Network, Poisson's ratio, Module of Elasticity