GCRIS

Now showing 1 - 2 of 2

Stokastik Arama Yöntemleri ile Nöro-regresyon Yaklaşımı Kullanılarak Binek Araç Rotlarının Tasarımı, Analizi ve Optimizasyonu
(2025) Sayı, Abdülmecit Harun; Artem, Hatice Seçil
Bu tez, binek araçların manevra hassasiyeti ve araç dinamiği açılarından kritik öneme sahip direksiyon rot kolları adına tahmin fonksiyonu oluşturulması ve optimizasyonu için, kapsamlı bir çerçeve önermektedir. Çalışma, beş temel mekanik çıktıya odaklanmaktadır: kritik burkulma yükü, eşdeğer plastik şekil değiştirme, yapısal rijitlik, hasar konumu ve toplam ağırlık. Girdi örneklerinin oluşturulmasında D-optimal deneysel tasarımı yöntemi kullanıldı. Elde edilen sonlu elemanlar analizi (FEA) sonuçlarıyla yapay sinir ağlarına dayalı regresyon modelleri (nöro-regresyon) eğitildi. Yaklaşık 100 aday model arasından, stokastik arama yöntemleriyle iyileştirilen ikinci dereceden doğrusal olmayan trigonometrik modeller, istenilen yeterliliğe ulaştı. Optimizasyon aşamasında, üç aşamalı ve giderek artan kısıtlamalara sahip tek hedefli senaryolar altında dört adet stokastik algoritma karşılaştırıldı: Diferansiyel Evrim (DE), Nelder–Mead (NM), Benzetilmiş Tavlama (SA) ve Rastgele Arama (RS). Senaryo 1 ve 2, tek çıktıya bağlı kısıtlamalar içerirken, Senaryo 3 gerçek tasarım zorluklarını yansıtmak üzere çok çıktının kısıtına bağlı koşullara sahiptir. DE, tüm senaryolar boyunca kararlı ve yüksek optimum tasarımlar oluşturdu. NM, ilk iki optimizasyon senaryosunda verimli çalışırken, senaryo 3 te yetersiz kaldı. SA, senaryo 3 te en yüksek hesaplama verimliliğini sağlayarak güvenilir çözümler sundu. RS ise çoklu çıktı kısıtını içeren bu problemlerde geçerli sonuçlar üretemediği gibi ilk iki senaryoda verimli sonuç üretmedi. Bu çalışmanın temel katkılarından biri, 13 adet rot kolu tasarım değişkeni ve rota bağlı 5 adet performans çıktısını eşzamanlı olarak regresyon tabanlı bir optimizasyon sürecine entegre etmesidir. Binek araç rot tasarımında geliştirilen bu yöntem; DOE, FEA, makine öğrenmesi ve stokastik optimizasyonu bir araya getirerek, 3 boyutlu katı model oluşturma ve sonlu elemanlar analizine olan bağımlılığı azaltabileceği gibi tasarım süreçlerini ciddi ölçüde azaltabilir. Çalışma, veri odaklı makine öğrenmesi ile mühendislik tasarımını entegre ederek, binek araç rot kolu geliştirme süreçleri için ölçeklenebilir ve etkin bir çözüm yolu önermektedir.
The design and optimization of multiscale hybrid nanocomposite structures for vibration and buckling behavior
(01. Izmir Institute of Technology, 2024) Ayakdaş, Ozan; Artem, Hatice Seçil; Aydın, Levent
Bu tezde, otomotiv, havacılık ve uzay sanayi gibi endüstrilerde yaygın olan geleneksel sentetik karbon ve cam elyaf takviyeli kompozit yapılara alternatif olarak çok fazlı hibrit doğal fiber takviyeli nanokompozit yapılar sunulmaktadır. Alternatif tasarımların kritik burkulma yükünü, doğal frekansını ve yapısal güvenlik faktörünü maksimize etmek için Differential Evolution, Simulated Annealing, ve Nelder-Mead stokastik optimizasyon yöntemleri kullanılmıştır. Fiber hacim oranı, fiber oryantasyon açısı ve her tabakadaki Karbon Nanotüplerin (CNT) veya Grafen Plaketlerin (GPL) hacim içeriği eş zamanlı olarak tasarım değişkenleri olarak kullanılmıştır. CNT veya GPL ile güçlendirilmiş matrislerin etkili malzeme özellikleri, nanodolgu maddelerinin kümelenme etkileri göz önünde bulundurularak Modifiye Halpin-Tsai denklemleri ve karışım kuralı kullanılarak hesaplanmıştır. Çok fazlı ara hibrit fiber tabakalı nanokompozit yapıların vibrasyon, burkulma ve hasar analizleri, hem analitik yöntemler (Navier çözümü ile Birinci Derece Kayma Deformasyon Teorisi (FSDT) ve Klasik Laminasyon Teorisi (CLT)) hem de Sonlu Elemanlar Metodu (FEM) kullanılarak yapılmıştır. Maksimum mekanik özellik ve minimum ağırlık ve maliyet için çok amaçlı optimizasyon problemleri, geleneksel kompozit yapılara çevre dostu, hafif ve düşük maliyetli alternatifler önerebilmek amacıyla Ceza Fonksiyonu yaklaşımı kullanılarak stratejik bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, otomotiv endüstrisinde potansiyel gelecekteki uygulamalar için optimum nanokompozit tahrik mili tasarımları, kalınlık boyunca kümelenme etkileri dahil olmak üzere eşit olmayan şekilde dağılmış fiber ve CNT dağılımına sahip hibrit Karbon/Keten/CNT takviyeli yapılarla önerilmiştir. Genel sonuçlar, doğal fiberlerin GPL veya CNT ile optimize edilmesinin, mühendislik yapılarında sadece çevresel sürdürülebilirlik açısından değil, aynı zamanda ağırlık, maliyet, frekans ve burkulma özelliklerine dayalı kompozit malzeme tasarımının performansı açısından da avantajlar sağladığını göstermiştir.

Phd Degree / Doktora

Browse

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results