Alaşımsız çeliklerin mekanik özelliklerinin çoklu regresyon analizi ile tahmini
Prediction of mechanical properties of unalloyed cast steels by multiple regression analysis
Yazar: ŞAYESTE ATAMTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. CEM AKÇA ; DR. ÖĞR. ÜYESİ NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Malzeme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Metalurji Mühendisliği = Metallurgical Engineering
Dizin: Kimyasal analiz = Chemical analysis ; Matlab = Matlab ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Çelik = Steel

Özet:
Döküm sektörü ürünleri imalat sektörlerinin temel ve çok önemli girdilerini oluşturmaktadır. Mühendislik malzemeleri seçilirken dikkat edilmesi gereken birçok husus vardır. Malzemenin kullanıldığı yerde aşınmadan, özelliklerini kaybetmeden yeterli ve verimli şekilde görevini yerine getirebilmesi için mekanik mukavemetleri iyi analiz edilmelidir. Malzemelerin mekanik mukavemetleri, kimyasal analizin direkt bir sonucu olduğundan dolayı, çoklu regresyon analizi kimyasal bileşim ve çekme dayanımı arasındaki ilişkinin tahmin edilmesinde kullanılmaya uygun bir yöntemdir. Bu çalışmada, orta karbonlu çeliklerin kimyasal analizi ile çekme mukavemeti arasındaki ilişki makine öğrenmesi yöntemiyle modellenerek analiz edilmiştir.
Çalışmada, reçineli kum kalıba döküm yöntemi ile farklı kimyasal analize sahip 390 adet test numunesi dökülmüş, ısıl işlemi yapılmış ve çekme testine tabi tutulmuştur. Elde edilen çekme mukavemet değerleri MATLAB programında bulunan çoklu regresyon analiz metodu kullanılarak kimyasal analizin mekanik değerler üzerindeki etkisi incelenmiştir.Regresyon modellerinde bağımlı değişken, çekme dayanımı (Rm), bağımsız değişkenler ise karbon (C), silisyum (Si), mangan (Mn), krom (Cr), nikel (Ni), molibden (Mo), alüminyum (Al), bakır (Cu), fosfor (P), kükürt (S) elementleridir. Regresyon modellerinin başarılarını karşılaştırmak için RMSE, MAE hata ölçümleri ve belirlilik katsayısı (R²) değeri kullanılmıştır. Linear regresyon, linear support vector machine, bagged trees, ve exponential GPR olmak üzere 4 farklı metot ile analiz yapılmıştır. Analiz sonucunda, Exponential GPR modelinde en düşük hata payı RMSE için 20,24 ve MAE için 14,109 olarak elde edilmiştir. Belirleme katsayısı (R2) en yüksek değeri 0,51 olarak tespit edilmiştir.

Abstract:
The casting products consist of the basic and significant inputs of the lots of manufacturing sectors. There are many factors need to be considered while selecting engineering materials. The mechanical strength of the materials should be well analyzed in order for the material to be able to perform sufficiently and efficiently without wearing out or losing its properties. The mechanical strength of materials is a direct result of chemical analysis. For this reason, multiple regression analysis is a suitable method for estimating the relationship between chemical composition and tensile strength.
In this study, the correlation between chemical analysis of medium carbon steels and tensile strength was analyzed by machine learning method. Totally 390 test specimens with different chemical analysis were casted and after that tensile tests were performed with test specimens. The obtained tensile strength values with the regression method using the MATLAB program and the effect of chemical analysis on mechanical values was examined.
In the regression models, the dependent variable is tensile strength (Rm), while the independent variables are carbon (C), silicon (Si), manganese (Mn),chromium (Cr), nickel (Ni), molybdenum (Mo), aluminum (Al), copper. (Cu), phosphorus (P) and sulfur (S).
As a result of the analysis, the lowest margin of error was obtained as 20.24 for RMSE and 14.109 for MAE in Exponential GPR model. The highest value of the coefficient of determination (R2) has obtained as 0.51.