Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ, Türkiye
Tez Danışmanı: Necmettin Kaya
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Kullanılan malzemeye ve gerçekleştirilen analiz türüne göre ürün geliştirme çalışmalarında kullanılan sonlu elemanlar yöntemi uzun sürelere ihtiyaç duymaktadır. Yüksek iterasyon sayıları gerektirebilen sonlu elemanlar yöntemi optimizasyon çalışmaları ile birleştirildiğinde gerekli süreler daha da artmaktadır. Özellikle farklı çözümleri inceleyen popülasyon tabanlı evrimsel algoritmaların yüksek işlem gücü gereksinimleri ürün geliştirme çalışmalarını maliyetli hale getirmektedir. Yapay zekâ algoritmalarından birisi olan, yüksek başarı oranlarına ve hızlı sonuçlar üretme kapasitesine sahip makine öğrenmesi algoritmaları, farklı parametreler ile sonlu elemanlar modelinin tekrar tekrar kurulup çözülmesine kıyasla optimizasyon yöntemleri için büyük avantajlar sunmaktadır. Bu tez çalışmasında, yapıların mekanik davranışını modellenmek için sonlu elemanlar analizine dayanan bir makine öğrenmesi modeli geliştirilmiş ve model, yapıların optimizasyonu için ihtiyaç duyulan amaç ve kısıt fonksiyonlarını belirlemede kullanılmıştır. Makine öğrenmesi modeli için veri seti eldesi gerçekleştirilmiş, model eğitilmiş ve doğrulaması yapılmıştır. Eğitilen model, doğrusal ve doğrusal olmayan yapıların optimizasyon çalışmalarında genetik ve diferansiyel gelişim algoritmaları ile kullanılarak sunulan metodolojinin ürün geliştirme çalışmalarına olan katkıları incelenmiştir. Eğitilen makine öğrenmesi modeli hem doğrusal hem de doğrusal olmayan yapıların davranışını %98-99 civarlarındaki yüksek bir başarı oranı ile modelleyebilmektedir. Sunulan yöntem ile gerçekleştirilen optimizasyon çalışmaları optimum sonuçlarına saniyeler içerisinde ulaşmaktadır. Sunulan yöntem deneme-yanılma ve tecrübeye dayanarak tasarlanan, yüksek işlem gücü ve uzun süreler gerektiren yapıların tasarımı için yüksek başarı oranına sahip alternatif bir çözüm yolu olmaktadır.