hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Ti6Al4V Alaşımının Ortogonal Tornalanmasında İlerleme Hızının Kesme Kuvveti ve Talaş Morfolojisi Üzerindeki Etkilerinin Sonlu Elemanlar Analizi
Finite Element Analysis of the Influences of Feed Rate on Cutting Force and Chip Morphology in Orthogonal Turning of Ti6Al4V Alloy
Yazar: Aydın, Mehmet
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Numerical Methods in Mechanical Engineering ; Makine Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler ; Ortogonal Tornalama,İlerleme Hızı,Sonlu Elemanlar Simülasyonu,Ti6Al4V Alaşımı ; Orthogonal Turning,Feed Rate,Finite Element Simulation,Ti6Al4V Alloy

Bu araştırmada, Ti6Al4V alaşımının ortogonal tornalama işleminde ilerleme hızının kesme kuvveti ve talaş morfolojisi üzerindeki etkilerinin sonlu elemanlar analizi gerçekleştirilmiştir. Enerjiye dayalı sünek hasar kriteri kullanılarak ortogonal tornalama sürecini modellemek için iki boyutlu (2B) sonlu elemanlar (FE) modeli oluşturulmuştur. Daha sonra, ilerleme hızının kesme kuvveti ve talaş morfolojisi üzerindeki etkileri tartışılmıştır. Tahmin edilen kesme kuvvetinin deney sonucuyla iyi uyum sağladığı ve karakteristik uzunlukla kontrol edilen hasar enerjisi kriterinin, kesme kuvvetlerini kabul edilebilir bir doğrulukla hesaplamak için kullanılabileceği bulunmuştur. Ti6Al4V alaşımının tornalanmasında testere dişli talaş şeklinde gözlemlenen talaş morfolojisi üzerinde ilerleme hızının büyük bir etkisi vardır. İlerleme hızının artmasıyla kesme kuvvetinin dalgalanma genliğinin keskin bir şekilde arttığı, ancak frekansın azaldığı gözlemlenebilir.

In this research, a finite element (FE) analysis of the influences of feed rate on cutting force and chip morphology in orthogonal turning proceess of Ti6Al4V alloy is carried out. A two-dimensional (2D) FE model is established to model the orthogonal turning process using an energy-based ductile failure criterion. Then, the influence of feed rate on cutting force and chip morphology is discussed. It is found that the predicted cutting force agrees well with the experiment result, and the failure energy criterion adjusted by a characteristic length can be used to compute cutting forces with an acceptable accuracy. The feed rate has a great impact on the chip morphology observed in serrated chip shape in turning of Ti6Al4V alloy. It can be observed that the fluctuant amplitude of cutting force increases sharply with increasing the feed rate, but the frequency decreases.
Production of AA6061/TiB2/B4C/GNP hybrid surface composites processed by friction stir processing (FSP) and ınvestigation of mechanical properties
Sürtünme Karıştırma Yöntemi (SKY) ile İşlenmiş AA6061/TiB2/B4C/GNP Hibrit Yüzey Kompozitlerin Üretimi ve Mekanik Özelliklerinin İncelenmesi
Yazar: Şahingöz, Burcu; Karakoç, Halil; Çıtak, Ramazan
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Materials Science and Technologies ; Malzeme Bilimi ve Teknolojileri ; Composite and Hybrid Materials ; Kompozit ve Hibrit Malzemeler ; AA6061,TiB2,B4C,Graphene nano plated,Hybrid,Friction stir process,Microstructure,Hardness,Mechanical testing,Wear. ; AA6061,TiB2,B4C,Graphene nano plated,Hybrid,Friction stir process,Microstructure,Hardness,Mechanical testing,Wear.

Bu çalışmada sürtünme karıştırma yöntemi ile AA6061 alüminyum alaşımı ve farklı oranlarda TiB2/Nano Grafen/B4C takviyeli hibrit yüzey kompozitleri üretilmiş ve mekanik özellikleri ile mikroyapı analizleri yapılmıştır. AA6061 altlığı üzerine 2 mm sabit aralıklarla 3 mm çapında ve 1.5 mm derinliğinde delikler açılmış, açılan bu deliklere farklı oranlarda karıştırılmış TiB2/Nano Grafen/B4C tozları doldurulmuştur. Takviye tozları ultrasonik ve mekanik olarak karıştırılmıştır.  Sürtünme Karıştırma yöntemi ile 7 farklı takviye oranında hibrit yüzey kompoziti aynı profilde karıştırıcı uç kullanılarak sabit hızda üretilmiştir.  Üretilen kompozitlerin çekme dayanımları, farklı yüklerdeki aşınma dirençleri ve sertlikleri belirlenmiştir. Ayrıca optik ve SEM mikroskoplar ile mikroyapı, kırık yüzey ve aşınma yüzeyi analizleri ile element haritalaması yapılmıştır. En düşük çekme dayanımı takviyesiz alaşımda elde edilirken TiB2, nano grafen ve B4C ilaveli yüzey kompozitlerin dayanımı artmıştır. Mikroyapılarda herhangi bir gözenek ve boşluk tespit edilmemiştir Kırık yüzeylerde takviye elemanı arttıkça gevrek kırılmaların meydana geldiği görülmüştür.

Bu çalışmada sürtünme karıştırma yöntemi ile AA6061 alüminyum alaşımı ve farklı oranlarda TiB2/Nano Grafen/B4C takviyeli hibrit yüzey kompozitleri üretilmiş ve mekanik özellikleri ile mikroyapı analizleri yapılmıştır. AA6061 altlığı üzerine 2 mm sabit aralıklarla 3 mm çapında ve 1.5 mm derinliğinde delikler açılmış, açılan bu deliklere farklı oranlarda karıştırılmış TiB2/Nano Grafen/B4C tozları doldurulmuştur. Takviye tozları ultrasonik ve mekanik olarak karıştırılmıştır.  Sürtünme Karıştırma yöntemi ile 7 farklı takviye oranında hibrit yüzey kompoziti aynı profilde karıştırıcı uç kullanılarak sabit hızda üretilmiştir.  Üretilen kompozitlerin çekme dayanımları, farklı yüklerdeki aşınma dirençleri ve sertlikleri belirlenmiştir. Ayrıca optik ve SEM mikroskoplar ile mikroyapı, kırık yüzey ve aşınma yüzeyi analizleri ile element haritalaması yapılmıştır. En düşük çekme dayanımı takviyesiz alaşımda elde edilirken TiB2, nano grafen ve B4C ilaveli yüzey kompozitlerin dayanımı artmıştır. Mikroyapılarda herhangi bir gözenek ve boşluk tespit edilmemiştir Kırık yüzeylerde takviye elemanı arttıkça gevrek kırılmaların meydana geldiği görülmüştür.
Elektro Erozyon Yöntemi ile İşlenen Al2024-T3 Malzemesinin İşleme Parametrelerinin Optimizasyonu
Optimization of Machining Parameters of Al2024-T3 Material Machined With Electro Discharge Machining
Yazar: Güner, Semih; Yurdakul, Mustafa; Ayhan, Emre; İç, Yusuf Tansel
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Optimization Techniques in Mechanical Engineering ; Makine Mühendisliğinde Optimizasyon Teknikleri ; Aluminum alloy,Al2024,Electro discharge machining,Optimization ; Alüminyum,Al2024,Elektro erozyon,Optimizasyon

Günümüzde alüminyum alaşımları hafif olması, yüksek dayanım sunması ve ekonomik olmaları gibi sebeplerle havacılık, otomotiv ve savunma sanayiinde yoğun olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada Al2024-T3 malzemesinin işlenmesinde elektro erozyon yöntemi kullanılarak, talaş kaldırma miktarı (TKM), takım aşınma miktarı (TAM) ve ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) olarak sıralanabilecek performans yanıtları üzerinden sonuçlar elde edilmiştir. Yapılan deneylerde boşalım akımı (Ip), vurum süresi (Ton) ve vurum aralığı (Toff) parametrelerinin performans yanıtları üzerindeki etkileri incelenmiştir.  Yapılan varyans analizi (ANOVA) sonucunda deney sonuçları üzerinde etkin parametrelerin sırasıyla Ton, Ip ve Toff olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın devamında performans yanıtlarını eniyileyecek parametre değerlerinin tespiti amacıyla bir optimizasyon çalışmasına da yer verilmiştir.

Aluminum alloys are widely used in the aviation, automotive and defense industries today due to their lightness, high strength and economical nature. In this study, by using the electro discharge machining in the machining of Al2024-T3 material, performance responses were obtained based on the material removal rate (TKM), tool wear rate (TAM) and average surface roughness (Ra) data. In the experiments, the effects of discharge current (Ip), pulse duration (Ton) and pulse interval (Toff) parameters were examined. As a result of the analysis of variance (ANOVA), it was determined that the effective parameters on the experimental results were Ton, Ip and Toff, respectively. In the study, models were used to optimize the experimental results and the machining parameters that would achieve optimum results were determined.
PLC İçeren RIS Destekli Kablosuz İletişim Sistemlerinin Kuramsal Analizi
Theoretical Analysis of Wireless Communication Systems Assisted by RIS with Power Line Communication
Yazar: Tidin, Beren; Bilim, Mehmet
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Wireless Communication Systems and Technologies (Incl. Microwave and Millimetrewave) ; Kablosuz Haberleşme Sistemleri ve Teknolojileri (Mikro Dalga ve Milimetrik Dalga dahil) ; Power line communication,reconfigurable intelligent surfaces,error analysis,outage analysis. ; Enerji hattı iletişimi,uyarlanabilir akıllı yüzeyler,hata analizi,servis-dışı kalma analizi.

Bu araştırma, enerji hattı iletişim (PLC) sistemini içeren uyarlanabilir akıllı yüzey (RIS) destekli bir kablosuz haberleşme sistem modelinin detaylı analizini sunmaktadır. Çalışmada ele alınan sistemde düğümler arası iletim hatları PLC, Nakagami-m ve Rayleigh olarak değerlendirilmektedir. Sisteme ait kümülatif yoğunluk fonksiyonun (cumulative distribution function, CDF) türetilmekte ve diğer analizlerde türetilen bu CDF ifadesinden yararlanılmaktadır. Yapılan analizler sonucunda elde edilen ifadelerin doğruluğu farklı senaryolarla birlikte simülasyonlarla sunulmaktadır.

This research presents an analysis of a wireless communication system model supported by Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) incorporating Power Line Communication (PLC). The transmission lines between nodes in the system are evaluated as PLC, considering Nakagami-m and Rayleigh channels. The cumulative distribution function (CDF) of the considered system is derived, and the statements obtained from this CDF are utilized in various analyses. The correctness of the proposed expressions is presented through simulations with different scenarios in the analysis results.
Windows Aktif Dizin Etki Alanı Servisi ve Kurumsal Ağ Güvenliği: PowerShell Erişiminin Analizi ve Önlemler
Windows Active Directory Domain Services and Enterprise Network Security: Analysis and Measures for PowerShell Access
Yazar: Senturk, Zeynep; Irmak, Erdal
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 3, 2024
Anahtar kelimeler: Information Security Management ; Bilgi Güvenliği Yönetimi ; Windows Active Directory Domain Service,PowerShell,domain penetration testing ; Windows Aktif Dizin Etki Alanı Servisi,PowerShell,etki alanı sızma testi

Bu çalışma, Microsoft tarafından geliştirilen ve organizasyonlar için kritik bir bilgi teknolojileri bileşeni olan Windows Aktif Dizin Etki Alanı Servisini ele almaktadır. Bu servis, sunduğu yüksek işlevsellikle dünya genelinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır, ancak aynı zamanda kurumları siber saldırılara karşı savunmasız kılan bir hedef haline gelmiştir. Bu nedenle çalışmada öncelikle Windows PowerShell kabuk katman ortamının kurumsal ağlar için potansiyel tehlikeleri ortaya konulmuştur. Örnek bir kurumsal ağ ortamında Aktif Dizin Etki Alanı Servisi kullanılarak, yetkisiz bir kullanıcı oturumu açan kötü niyetli personelin ağ üzerinde gerçekleştirebileceği saldırılar uygulamalı olarak incelenmiştir. Sonuçlar, kurum içinde personelin kabuk katmana erişebilmesinin büyük güvenlik riskleri oluşturduğunu göstermektedir. Kurumların bu tür saldırılardan korunması amacıyla kabuk katman ortamının güvenliğini artıracak ve potansiyel saldırıları engellemek için etkili bir strateji oluşturmayı amaçlayan önlemler tartışılmıştır. Çalışmanın, kurumsal ağların güvenliğine önemli katkılar sağlayacağı değerlendirilmektedir.

This study discusses the Windows Active Directory Domain Service, developed by Microsoft, and a critical information technology component for organizations. This service is widely used around the world because of the high functionality it offers, but it has also become a target that makes organizations vulnerable to cyber attacks. For this reason, in the study, first of all, the potential dangers of the Windows PowerShell shell layer environment for corporate networks are revealed. Using the Active Directory Domain Service in a sample corporate network environment, the attacks that can be carried out on the network by malicious personnel who log in to an unauthorized user have been practically examined. The results show that internal personnel access to the shell layer poses major security risks. To protect institutions from such attacks, measures that will increase the security of the shell layer environment and aim to create an effective strategy to prevent potential attacks are discussed. It is evaluated that the study will make significant contributions to the security of corporate networks.
Su Altı Otonom Araçlarda Derin Q-Ağları Algoritması Kullanılarak ROS Tabanlı Yol Planlama
ROS-Based Path Planning for Autonomous Underwater Vehicles Using Deep Q-Networks Algorithm
Yazar: Gözütok, Emre; Duran, Fecir
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Decision Support and Group Support Systems ; Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri ; Embedded Systems ; Gömülü Sistemler ; Autonomous Vehicle Systems ; Otonom Araç Sistemleri ; Robot Operating System,Artificial Intelligence,Reinforcement Learning,Simulation,Autonomous Underwater Vehicles ; Robot İşletim Sistemi,Yapay Zeka,Pekiştirmeli Öğrenme,Simülasyon,Su Altı Otonom Araçları

Su altı araçları genellikle sınırlı hareket kabiliyetine sahiptir. Bu çalışma, bu problemin çözümüne odaklanmaktadır.  Çalışmada Monterey Körfezi Akvaryumu Araştırma Enstitüsü tarafından geliştirilen Tethys UMOSA (Uzun Menzilli Otonom Su Altı Aracı) [1] üzerinde Yeniden Güçlendirme Öğrenmesi (RL) algoritmasının kullanılması incelenmiştir. Deneyler Gazebo simülasyon ortamında [2] gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneylerde, Paper ve arkadaşları tarafından geliştirilen Tethys UMOSA’nın modellendiği Gazebo su altı simülasyon ortamı [3] kullanılmıştır. Geleneksel denetleyicilerin yerine gerçek zamanlı olarak Yeniden Güçlendirme Öğrenmesi (RL) algoritmalarının kullanılması incelenmiştir. UMOSA’nın yörüngesini belirlemek için Derin Q-Ağları (DQN) algoritması kullanılmıştır. Gazebo simülasyon ortamındaki su altı aracının kontrolü Robot İşletim Sistemi (ROS) kullanılarak sağlanmıştır. Sonuçlar geleneksel denetleyicilere kıyasla RL tabanlı algoritmaların potansiyel avantajlarını göstermektedir. Çalışma sonucunda UMOSA modellerinde Derin Q-Ağları algoritmasının gerçek zamanlı kontrol için verimli olarak kullanılabileceği ve simülasyon ortamında Derin Q-Ağları için gereken eğitim ortamının gerçekleştirilebilecği gözlemlenmiştir.

This study focuses on addressing the limited maneuverability typically associated with underwater vehicles. The study investigates Reinforcement Learning (RL) algorithms on Tethys LRAUV (Long-Range Autonomous Underwater Vehicle), developed by the Monterey Bay Aquarium Research Institute [1]. Experiments were conducted in the Gazebo simulation environment [2]. The experiments utilized the Gazebo underwater simulation environment [3], which models the Tethys LRAUV developed by Paper et al. RL algorithms were examined in real-time, replacing traditional controllers. The Deep Q-Networks (DQN) algorithm was employed to determine the trajectory of LRAUV. Control of the Gazebo underwater vehicle was facilitated using the Robot Operating System (ROS). Results indicate the potential advantages of RL-based algorithms compared to traditional controllers. The study concludes that the Deep Q-Networks algorithm can be efficiently utilized for real-time control of LRAUV models, and the training environment required for Deep Q-Networks can be achieved in the simulation environment.
VOC GAZ SALINIM DEĞERLERİNİN MATEMATİKSEL MODELLENMESİ
MATHEMATICAL MODELING OF VOC GAS EMISSION VALUES
Yazar: Erdem, Haldun Ender; Çınar, Hamza
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Forest Products Chemistry ; Orman Ürünleri Kimyası ; VOC (Benzene and Toluene) Emission,Wood Coating,Varnish,Glue ; VOC (Benzen ve Toluen) Emisyonu,Ağaç Kaplama,Vernik

Bu çalışmada, Türkiye'de mobilya üretim süreçlerinde sıklıkla kullanılan orta yoğunluktaki lif levha (MDF), yonga levha, kayın kaplama, papel kaplama, selülozik, poliüretan ve su bazlı verniklerin uygulanmasında VOC gazlarının (Benzen ve Toluen) emisyonlarının belirlenmesi araştırılmıştır. Elde edilen sayısal sonuçlar Mathematica programındaki Fitting yönetimi kullanılarak, VOC gazlarının salınma miktarlarını zamana bağlı olarak bir denklem (her bir deney numunesi için) şeklinde elde edilmiştir. Bu denklem kullanılarak salınım sürecinde istenen herhangi bir zaman anı için VOC salınım miktarı belirlenebilir. Buna ek olarak VOC gazlarının ne zaman sıfır olacağı ve maruziyet değerlerinin altında kalacağı elde edilen denklemlerin çözümünden hesaplanabilir. Üretici firmalar, ürünlerdeki VOC gazları maruziyet değerinin altında olduğunda ürünlerini satış için piyasalara arz edebilirler.

In this study, the determination of VOC gases (Benzene and Toluene) emissions in the application of medium density fibreboard (MDF), particleboard, beech veneer, papel veneer, cellulosic, polyurethane and water-based varnishes, which are frequently used in furniture production processes in Turkey, was investigated. The obtained numerical results were obtained in the form of an equation (for each experimental sample) for the release of VOC gases as a function of time using the Fitting management in the Mathematica programme. Using this equation, the amount of VOC release can be determined for any desired time instant in the release process. In addition, when the VOC gases will be zero and remain below the exposure values can be calculated from the solution of the equations obtained. Producers can supply their products to the markets for sale when the VOC gases in the products are below the exposure value.
Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi
A Decision Support System for Detection of Trading Behavior in Energy Markets
Yazar: Avcı, Ezgi
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Decision Support and Group Support Systems ; Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri ; Energy ; Enerji ; Enerji Piyasası,Yapay Zeka,Davranış Tespiti,Karar Destek Sistemi ; Energy Market,Artificial Intelligence,Behavior Detection,Decision Support System

Enerji piyasalarında artan karmaşıklık ve düzenleme ihtiyacı, ticari faaliyetlerin izlenmesi ve değerlendirilmesi için yenilikçi araçların geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışma, piyasa katılımcılarının davranışlarını yapay öğrenme tekniklerini ve büyük veri analitiğini kullanarak ticari davranışları yüksek bir doğrulukla tespiti yapan bir karar destek sistemini (KDS) ortaya koymaktadır. Söz konusu KDS, piyasa katılımcılarının takip etmek istedikleri santral ve/veya santral tipine göre LGBM ile ticari davranış skorlaması yaparak piyasadaki ana oyuncuların ticari davranış tespit edebilmekte ve bu sayede piyasa katılımcılarının veriye dayalı teklif verebilmelerini sağlamaktadır.

The increasing complexity and regulatory needs in energy markets necessitate the development of innovative tools for monitoring and evaluating trading activities. This study introduces a decision support system (DSS) that accurately detects commercial behaviors of market participants using artificial intelligence techniques and big data analytics. The mentioned DSS allows for trading behavior scoring with LGBM based on the plant and/or plant type that market participants want to track, enabling them to make data-driven bids by detecting the main players’ trading behaviors in the market.
AISI 1040 Çeliğinin Mikroyapı Resimlerinden Mekanik Özelliklerinin Derin Öğrenme ile Tahmini
Prediction of Mechanical Properties of AISI 1040 Steel from Microstructure Images with Deep Learning
Yazar: Sert, Rıdvan; Şahin, Ömer; Kılıçlı, Volkan; Duran, Fecir
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Decision Support and Group Support Systems ; Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri ; Information Systems (Other) ; Bilgi Sistemleri (Diğer) ; Physical Metallurgy ; Fiziksel Metalurji ; AISI 1040 çeliği,mikroyapı,mekanik özellikler,derin öğrenme,evrişimsel sinir ağı ; AISI 1040 steel,microstructure,mechanical properties,deep learning,convolutional neural network

Malzeme biliminde işlem-mikroyapı ve mekanik özellikler arasındaki çok iyi bir ilişki bulunmaktadır. Çeliklerin oda sıcaklığındaki mekanik özellikleri doğrudan mikroyapıda bulunan ferrit, sementit ve perlit hacim oranlarına ve tane boyutlarına bağlıdır. Bu çalışmada, AISI 1040 çeliğinin mikroyapı görüntülerinden yapay zekâ ile oda sıcaklığındaki çekme özelliklerinin tahmini gerçekleştirilmiştir. AISI 1040 çeliğinden ASTM-E8/E8M standardına uygun olarak hazırlanan çekme numuneleri oda sıcaklığında çekme testine tabii tutulmuştur. Sonraki adımda aynı çekme numunelerinin deforme olmamış bölgelerinden metalografik numune hazırlanıp mikroyapı resimleri elde edilmiş, ferrit ve perlit hacim oranları görüntü analizi yazılımıyla hesaplanmıştır. Bu veriler ile özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Evrişimsel Sinir Ağı kullanılarak, mikroyapı resimlerinden akma, çekme ve kopma gerilimi değerleri tahmin edilmiştir. Gerçekleştirilen deneyler sonucunda mikroyapı resimlerinden AISI 1040 çeliğinin mekanik özelliklerinin başarılı bir şekilde tahmininin gerçekleştirilebileceği ortaya konulmuştur (MSE=4,36, RMSE=2,08, MAE=1,66, R2=0,99).

In materials science, there is a well-established relationship between processing, microstructure, and mechanical properties. The mechanical properties of steels at room temperature are directly dependent on the volume fractions and grain sizes of ferrite, cementite, and pearlite present in the microstructure. This study has implemented the prediction of tensile properties at room temperature for AISI 1040 steel using artificial intelligence based on microstructural images. Tensile specimens prepared according to the ASTM-E8/E8M standard from AISI 1040 steel were subjected to tensile testing at room temperature. Subsequently, metallographic samples were prepared from the undeformed regions of the same tensile specimens and microstructural images were obtained, with ferrite and pearlite volume fractions calculated using image analysis software. These data have contributed to a unique dataset. Using a Convolutional Neural Network, yield strength, tensile strength, and elongation at fracture values were predicted from the microstructural images. The experiments demonstrated that the mechanical properties of AISI 1040 steel can be successfully predicted from microstructural images (MSE=4.36, RMSE=2.08, MAE=1.66, R2=0.99).