In the current study, aluminum-magnesium-titanium alloys were manufactured with sand casting method and the effects of titanium and magnesium on the ductility, porosity, hardness and density of these alloys were investigated. The influences of these elements were also studied using multi-layer perceptron neural network approach. Regression models were advanced to check both the performance and the reliability of the proposed neural network model. It was seen that linear correlation of all output values is highest than 90%. It was also observed that Mg has a greater effect than Al and Ti on the hardness and porosity values, whereas Al has more sensitivity on the ductility of alloys
Bu çalışmada, kum döküm yöntemiyle üretilen alüminyum-magnezyum-titanyum alaşımlarının süneklik, porozite, sertlik ve yoğunluk değerlerine magnezyum ve titanium elementlerinin etkileri çok katmanlı yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak araştırılmıştır. Önerilen modelin güvenirliği ve performansı ilişkilendirme modeli kullanılarak kontrol edilmiş ve bütün çıkış değerlerinin liner korelasyonunun %90’dan daha büyük olduğu görülmüştür. Sertlik ve porozite oluşumunda magnezyumun, süneklik değerinde ise alüminyumun daha büyük etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | March 14, 2016 |
Published in Issue | Year 2016 Volume: 17 Issue: 1 |