Yapay Sinir Ağı Eğitim Algoritmaları ile İki Yönlü Fonksiyonel Kademelendirilmiş Plakalarda Termal Gerilme Analizi
Öz
Fonksiyonel kademelendirilmiş malzemelerin (FKM) henüz seri üretiminin yapılmaması nedeniyle hacimsel dağılımının belirlenmesi oldukça önemlidir. Çünkü hacimsel dağılımın belirlenmesi ile malzemenin emniyetli gerilme sınırları belirlenmektedir. FKM yüksek sıcaklık tesirinde kullanılmakta olup termal gerilme sınırları oldukça önemli olmaktadır. Termal gerilme dağılımının ve seviyelerinin hesaplanması için ise sayısal analiz yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, 2B-FK plakaların ısı akısı tesirindeki termo-mekanik davranışının tespitindeki en önemli parametre olan eşdeğer gerilme seviyeleri için hacimsel dağılıma bağlı modeller sonlu farklar metodu (SFM) kullanılarak oluşturulmuştur. Bu modeller yapay sinir ağında (YSA) üç farklı eğitim algoritması ile elde edilmiştir.
Çalışmamızda, 2B-FK plakaların mevcut şartlar için farklı kompozisyonel gradyant üst değerlerin de eşdeğer gerilme seviyesinin belirlene bileceği modeller sunulmuştur. Bu modeller vasıtasıyla SFM göre 340 kat daha hızlı çözüm elde edilmektedir. Önerilen modeller henüz seri üretimi gerçekleştirilemeyen FKM hem üretiminde hem de yapılacak teorik çalışmalarda optimum hacimsel dağılıma ulaşmak için yol gösterici olacaktır. Yapılan çalışmada farklı eğitim algoritmaları için eğitim aşamaları, performans değerleri ve işlevsellikleri detaylı olarak incelenmiş ve yorumlanmıştır.
Anahtar Kelimeler
References
- Shabana Y.M., Noda N. (2001). Thermo-elastic-plastic stresses in functionally graded materials subjected to thermal loading taking residual stresses of the fabrication process into consideration, Composites Part B: Engineering, 32(2). 111-121.
- Koizumi M., Niino M. (1995 ).Overview of FGM research in Japan, MRS Bulletin. 20(1).19-21.
- Cho J.R., Ha D.Y. (2002). Optimal tailoring of 2D volume-fraction distributions for heat-resisting functionally graded materials using FDM. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 191 (29-30). 3195-3211.
- Moitaa J.S,. Araújoa A.L., Correia F.V., Soaresa C.M.M, Herskovitsc J. (2018). Material distribution and sizing optimization of functionally graded plateshell structures, Composites Part B: Engineering.142. 263-272.
- Ootao Y., Tanigawa Y., Nakamura T., (1999). Optimization of material composition of FGM hollow circular cylinder under thermal loading a neural network approach. Composites Part B: Engineering. 30(4). 415-422.
- Nemat-Alla M. (2003). Reduction of thermal stresses by developing two-dimensional functionally graded materials, International Journal of Solids and Structures, 40(26). 7339-7356.
- Xu.Y., You.T. (2013). Minimizing thermal residual stresses in ceramic matrix composites by using Iterative MapReduce guided particle swarm optimization algorithm. Composite Structures. 99. 388-396.
- Jodaei, A. Jalal, M.,Yas, M.H. (2012). Free vibration analysis of functionally graded annular plates by state-space based differential quadrature method and comparative modeling by ANN. Composites: Part B. 43(2). 340-353.
- Öztürk C. (2011). Yapay Sinir Ağlarının Yapay Arı Kolonisi Algoritması İle eğitilmesi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği. Ocak 2011.
- Parlos A.G., Muthusami J., Atiya A.F. (2017). Incipient fault detection and identification in progress systems using accelerated neural network learning. Nuclear Technology. 105(2). 145-161.