Prediction of stress intensity factorusing vision transformers via tensor decomposition
Tensor ayrıştırmasıyla görsel dönüştürücülerkullanarak gerilme şiddeti faktörünün tahmini
- Tez No: 983075
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA, PROF. DR. MESUT KIRCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Makine Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları, Kırılma mekaniği, Sonlu elemanlar yöntemi, Tensör alanı, Yapay sinir ağları, Convolutional neural networks, Fracture mechanics, Finite element method, Tensor field, Artificial neural networks
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, kırılma mekaniğinde önemli bir parametre olan Mod I Gerilme Şiddeti Faktörü'nün (SIF) tahmini için, sonlu elemanlar yöntemiyle (FEM) simüle edilen gerilme-gerinim tensörlerinin derin öğrenme modelleriyle analizini konu almaktadır. Çalışmada üç tip çatlak senaryosu (kenar çatlağı, iç çatlak ve delikli çatlak) zirkonya levhalar üzerinde modellenmiştir. Python betikleriyle otomatikleştirilen simülasyon sürecinden elde edilen veriler tensör yapısına dönüştürülmüş ve boyut indirgeme için dört yöntem kullanılmıştır: Geliştirilmiş Çok-Değişkenli Ürünler Gösterimi (EMPR), Yüksek Boyutlu Model Gösterimi (HDMR), Tucker ayrıştırması ve CANDECOMP/PARAFAC ayrıştırması. Bu yöntemlerle çıkarılan özellikler CNN ve ViT tabanlı derin öğrenme modellerinde giriş verisi olarak kullanılmıştır. Sonuçlar, EMPR ve HDMR yöntemlerinin daha yüksek doğruluk ve genellenebilirlik sağladığını; özellikle ViT modelleriyle birlikte daha düşük hata oranları elde edildiğini göstermektedir. Geliştirilen yöntem, kırılma-kritik mühendislik sistemlerinde yapısal sağlık izleme ve dijital ikiz uygulamalarına katkı sunabilecek niteliktedir.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a novel methodology for predicting Mode I Stress Intensity Factors (SIFs) in fracture mechanics using stress-strain tensors generated through the Finite Element Method (FEM). Three crack scenarios (edge crack, internal crack, and center-hole crack) were modeled on zirconia specimens. The simulation workflow was automated via Python scripting, and extracted data were reshaped into tensor structures. Four decomposition methods were applied for dimensionality reduction: Enhanced Multivariance Products Representation (EMPR), High Dimensional Model Representation (HDMR), Tucker, and CANDECOMP/PARAFAC. The decomposed representations were used as input for deep learning models based on Convolutional Neural Networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs). Results demonstrated that EMPR and HDMR-based features significantly improved prediction accuracy and generalization, particularly when combined with ViT architectures. The proposed framework contributes to structural health monitoring and digital twin applications in fracture-critical engineering systems.
Benzer Tezler
- Asfalt betonunun yorulma ömrünün 3-boyutlu sonlu elemanlar yöntemi ile tahmin edilmesi
The Prediction of fatigue life of asphalt concrete by 3-dimensional finite element method
FATİH HATTATOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİNAN HINISLIOĞLU
- Analysis of fracture mechanics via finite elements and artificial intelligence
Sonlu elemanlar ve yapay zeka ile kırılma mekaniği analizi
NİHAT ATMACA
Doktora
İngilizce
2007
Makine MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM HALİL GÜZELBEY
- Kinetics of orack growth in high-strenth aluminium alloy (7050-T73651) under constant loads, at 150 C derece
Başlık çevirisi yok
PARVİN ABACHİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1989
Metalurji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. MUSTAFA DORUK
- Sonlu elemanlar yöntemiyle dişli kırılma analizi
Spur gear crack analysis using finite element method
AYKUT KUNDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH KARPAT
- Numerical prediction and experimental investigation of fretting fatigue crack initiation at railway axle-wheel contacts
Demiryolu aks-teker temas yüzeylerinde aşınma çatlağı oluşumunun numerik yöntemlerle tahmini ve deneysel olarak incelenmesi
GÖKSU GÜRER
Doktora
İngilizce
2017
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL HAKAN GÜR