Bazalt/PANI Kompozitlerinin Dielektrik Özelliklerinin Tahmini için Makine Öğrenmesi Modellerinin Karşılaştırılması
Comparison of Machine Learning Models for Estimation of Dielectric Properties of Basalt / PANI Composites
Yazar: Eyecioglu, Önder
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 23, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Bazalt/PANI polimer kompozitleri,kompleks dielektrik fonksiyonları,Doğrusal Regresyon,k- En yakın komşu regresyonu,Karar ağacı regresyonu,Makine Öğrenmesi ; Bazalt/PANI polimer kompozitleri,kompleks dielektrik fonksiyonları, Doğrusal Regresyon, k- En yakın komşu regresyonu, Karar ağacı regresyonu

İletken polimer kompozit malzemeler, süper kapasitörler, varistörler veya sensörler gibi birçok teknolojik uygulamada kullanılır. Teknolojik uygulamalar için çok önemli olan bu malzemelerin dielektrik geçirgenlik gibi elektronik özellikleri, katkı oranı ve sıcaklık gibi temel parametrelere bağlı olarak doğrusal olmayan davranış göstermektedir. Olası paremetre konfigürasyonlarının fazlalığından dolayı bu özelliklerin istenen değerleri sağlaması için tüm uygun parametrelere setlerinin deneysel olarak belirlenmesi zahmetli ve maliyetlidir. Bu amaç için pratik bir yöntem önermek çok önemlidir. Bu çalışmada, CM1 ve KYZ13 bazalt katkılı PANI polimer kompozitlerinin kompleks dielektrik fonksiyonlarının gerçek ( ε' ) ve sanal bileşenlerinin (ε'' ), açısal frekansa (w) ve PANI konsantrasyonuna (wt) (%10, %25 ve %50) bağlı doğrusal olmayan değişimlerinin tahmini için üç farklı makine öğrenmesi algoritması uygulanmıştır. Bu algoritmalar, Doğrusal Regresyon (LR), k- En yakın komşu regresyonu (k-NN), Karar ağacı regresyonu (DT-R) makine öğrenmesi algoritmalarıdır. Bu algoritmaların eğitim süreçleri için gerekli olan veri seti, deneysel dielektrik ölçümleri kullanılarak oluşturulmuştur. Bu deneysel veriler, oda sıcaklığında 100 Hz ile 17.5 MHz arasında değişen frekans aralığında empedans analizör kullanılarak elde edilmiştir. Bu çalışmada lineer regresyon, k-en yakın komşu regresyon ve karar ağacı regresyon algoritmalarının tahmin performansı ayrıntılı olarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma, istatistiksel fit, belirleme katsayısı ( R^2 ), ortalama karesel hata (OKH) ve ortalama mutlak hata (OMH) istatistiksel performans metriklerinin karşılaştırılması ile belirlenmiştir. Tahmin sonuçlarının performans karşılaştırması ile Lineer Regresyon algoritmasının uygun kararlı bir tahmin performansı gösterememesine karşın, karar ağacı regresyonu modelinin, hem gerçek (ε^') hem de sanal bileşenlerinin (ε^'') hesaplanmasında daha uygun model olduğu görülmüştür.

İletken polimer kompozit malzemeler, süper kapasitörler, varistörler veya sensörler gibi birçok teknolojik uygulamada kullanılır. Teknolojik uygulamalar için çok önemli olan bu malzemelerin dielektrik geçirgenlik gibi elektronik özellikleri, katkı oranı ve sıcaklık gibi temel parametrelere bağlı olarak doğrusal olmayan davranış göstermektedir. Olası paremetre konfigürasyonlarının fazlalığından dolayı bu özelliklerin istenen değerleri sağlaması için tüm uygun parametrelere setlerinin deneysel olarak belirlenmesi zahmetli ve maliyetlidir. Bu amaç için pratik bir yöntem önermek çok önemlidir. Bu çalışmada, CM1 ve KYZ13 bazalt katkılı PANI polimer kompozitlerinin kompleks dielektrik fonksiyonlarının gerçek ( ε' ) ve sanal bileşenlerinin (ε'' ), açısal frekansa (w) ve PANI konsantrasyonuna (wt) (%10, %25 ve %50) bağlı doğrusal olmayan değişimlerinin tahmini için üç farklı makine öğrenmesi algoritması uygulanmıştır. Bu algoritmalar, Doğrusal Regresyon (LR), k- En yakın komşu regresyonu (k-NN), Karar ağacı regresyonu (DT-R) makine öğrenmesi algoritmalarıdır. Bu algoritmaların eğitim süreçleri için gerekli olan veri seti, deneysel dielektrik ölçümleri kullanılarak oluşturulmuştur. Bu deneysel veriler, oda sıcaklığında 100 Hz ile 17.5 MHz arasında değişen frekans aralığında empedans analizör kullanılarak elde edilmiştir. Bu çalışmada lineer regresyon, k-en yakın komşu regresyon ve karar ağacı regresyon algoritmalarının tahmin performansı ayrıntılı olarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma, istatistiksel fit, belirleme katsayısı ( R^2 ), ortalama karesel hata (OKH) ve ortalama mutlak hata (OMH) istatistiksel performans metriklerinin karşılaştırılması ile belirlenmiştir. Tahmin sonuçlarının performans karşılaştırması ile Lineer Regresyon algoritmasının uygun kararlı bir tahmin performansı gösterememesine karşın, karar ağacı regresyonu modelinin, hem gerçek (ε^') hem de sanal bileşenlerinin (ε^'') hesaplanmasında daha uygun model olduğu görülmüştür.