Geri Dön

Developing a model with machine learning for the prediction of flax-based biocomposite behavior

Keten bazli biyokompozit davranişin tahmini için makine öğrenmesi ile model geliştirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 818333
  2. Yazar: ALAA EDDINE ANIS SAHRAOUI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL, AR.GÖR. SOFİANE GUESSASMA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Kompozitler, Makine öğrenmesi, Malzeme özellikleri, Sonlu elemanlar, Sonlu elemanlar analizi, Sonlu elemanlar yöntemi, Yapay zeka, Young modülü, Composites, Machine learning, Material properties, Finite elements, Finite element analysis, Finite element method, Artificial intelligence, Young modulus
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Biyo-kompozit maddeler, birçok endüstride sentetik maddelerin yerine kullanılır. Güçlendirici olarak, son yıllarda cam fiberinin yerine geçmek üzere giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu çalışma, keten fiberi biyo-kompozitlerinin mikroyapısal özelliklerini incelemeyi, genç modülünü (esneklik davranışı) ve anizotropiyi tahmin etmeyi, ayrıca mikroyapıların temsilci hacim elemanının özelliklerini sergileyip sergilemediğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu özelliği tahmin etmek ve hesaplamaların maliyetlerini önemli ölçüde azaltmak için bir yapay sinir ağı tabanlı modelin geliştirilmesinde kullanılmak üzere bir yapılar ve elastiklik modülü veritabanı oluşturuldu. Sonlu elemanlar modeline ve yapay sinir ağları modellerine dayalı sayısal simülasyon yaklaşımları ile, ANN modelinden elde edilen sonuçların FE modelinden elde edilenlerle uyumlu olduğu gösterilmiş ve ANN uygulamasıyla maliyet etkin hesaplama yaklaşımımızın başarısı kanıtlanmıştır. Mikroyapısal özellikler ile mekanik özellikler arasındaki ilişkiler de tartışılmış ve bu çalışmanın, sentetik fiber maddelerin yerine keten bazlı xi kompozitlerin elastikiyet ve mikroyapısal performansları açısından ekolojik tasarımın uyarlanmasına katkı sağlayabileceği vurgulanmıştır.

Özet (Çeviri)

Biocomposite materials are usually used to replace synthetic materials in many industries. As reinforcements, they are increasingly used as a substitute for glass fibers during the last years. This work aims to study the microstructural properties of the flax fiber biocomposites, to predict their young modulus (elasticity behavior) and anisotropy and to determine if the microstructures display the properties of a representative volume element (RVE). A database of structures and their elasticity modulus was built to be used in the development of a neural network based model to predict this property and significantly reduce the costs of computations. With numerical simulation approaches based on the finite element (FE) and the artificial neural networks (ANN) models, it has been showed that the results obtained from the ANN model align well with those from the finite element model, demonstrating the success of our cost-effective computational approach through the application of ANN. The correlations between microstructural properties and mechanical properties are also discussed and xiii highlighting that this study can contribute in adapting the eco-design of flax based composites in terms of elasticity and microstructural performances for the substitution of the synthetic fiber materials.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    731502

    Prediction of the future success of candidates before recruitment with machine learning: A case study in the banking sector

    İşe alım öncecinde adayların gelecek başarılarının makine öğrenmesiyle tahmini: Bankacılık sektöründe bir vaka çalışması

    KAAN AKSAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT LEVENT DEMİRCAN

  2. Tez No

    768774

    Development of a machine learning prediction model for construction safety management

    İnşaat iş güvenliği yönetimi için makine öğrenmesine dayalı tahmin modeli geliştirilmesi

    KERİM KOÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLI PELİN GÜRGÜN

  3. Tez No

    457246

    Developing oxygen amount prediction model of basic oxygen furnace steelmaking process with machine learning algorithms

    Makine öğrenmesi algoritmaları ile bazik oksijen fırını çelik üretiminde oksijen miktarı tahminleme modeli geliştirilmesi

    SONER TÜRKOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BUSE MELİS ÖZYILDIRIM

  4. Tez No

    891875

    Yapay zekâ yaklaşımı ile kümülatif konsepsiyon tahmin modeli geliştirilmesi

    Developing a model for prediction of cumulative conception with artificial intelligence approach

    TUĞBA KURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoistatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURÇİN KURT

  5. Tez No

    771604

    CBS destekli makine öğrenmesi yöntemleri ile hırsızlık suçlarını etkileyen mekânsal faktörlerin belirlenmesi ve suç tahmin modeli geliştirilmesi

    Determination of spatial factors affecting burglary crimes with CBS-supported machine learning methods and developing a crime forecast model

    GAMZE BEDİROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSNİYE EBRU ÇOLAK

Geri Dön