DEVELOPING A MODEL WITH MACHINE LEARNING FOR THE PREDICTION OF FLAX-BASED BIOCOMPOSITE BEHAVIOR

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Enformatik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ALAA EDDINE ANIS SAHRAOUI

Danışman: Çiğdem Erol

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Biyo-kompozit maddeler, birçok endüstride sentetik maddelerin yerine kullanılır. Güçlendirici olarak, son yıllarda cam fiberinin yerine geçmek üzere giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu çalışma, keten fiberi biyo-kompozitlerinin mikroyapısal özelliklerini incelemeyi, genç modülünü (esneklik davranışı) ve anizotropiyi tahmin etmeyi, ayrıca mikroyapıların temsilci hacim elemanının özelliklerini sergileyip sergilemediğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu özelliği tahmin etmek ve hesaplamaların maliyetlerini önemli ölçüde azaltmak için bir yapay sinir ağı tabanlı modelin geliştirilmesinde kullanılmak üzere bir yapılar ve elastiklik modülü veritabanı oluşturuldu. Sonlu elemanlar modeline ve yapay sinir ağları modellerine dayalı sayısal simülasyon yaklaşımları ile, ANN modelinden elde edilen sonuçların FE modelinden elde edilenlerle uyumlu olduğu gösterilmiş ve ANN uygulamasıyla maliyet etkin hesaplama yaklaşımımızın başarısı kanıtlanmıştır. Mikroyapısal özellikler ile mekanik özellikler arasındaki ilişkiler de tartışılmış ve bu çalışmanın, sentetik fiber maddelerin yerine keten bazlı xi kompozitlerin elastikiyet ve mikroyapısal performansları açısından ekolojik tasarımın uyarlanmasına katkı sağlayabileceği vurgulanmıştır.