Al Matrisli Kompozitlere ANFIS, ANN ve Taguchi Yaklaşımları Uygulanarak Özelliklerin Karşılaştırılması

Engin ERGÜL; Halil KURT

Makale detayları

Al Matrisli Kompozitlere ANFIS, ANN ve Taguchi Yaklaşımları Uygulanarak Özelliklerin Karşılaştırılması

Yazarlar:

Engin ERGÜL | Halil KURT

Yayıncı:

Kirikkale University

Ana Başlıklar:

Metalürji

Dergi:

International Journal of Engineering Research and Development 2021 Vol.13 Issue 2, pp.406-416

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000646542

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

1308-5514

Özet:

 

Metal matrix composites are widely used in various fields such as aerospace, defense industry, automobiles and other important structural applications. Aluminum and its alloys have been increasingly used in the industry thanks to their lightness, strength and easy formability. Al2O3, SiC, TiC, MgO, CNT and B4C are widely used as reinforcing elements in aluminum matrix composites. In this study, mathematical and finite element modeling was used to examine the mechanical properties of Al-based metal matrix composites. Based on the pressure, sintering temperature and sintering time, the relative densities were successfully analyzed using the adaptive neuro-fuzzy extraction system (ANFIS) method and the artificial neural networks (ANN) method. The porosity content of aluminum-magnesium matrix composites produced by powder metallurgy method and reinforced with SiC were investigated using the ANFIS method. In the ANFIS approach, four input parameters, weight% SiC ratio, used pressure (MPa), sintering temperature (C), sintering time (min) and one output parameter porosity (%) ratio were used. Correlation coefficients and statistical error rates of the analyzed dataset were found to be good. The relative density values of Al-Mg-Al2O3 composites produced by powder metallurgy method were examined by ANN method. It can be said that the estimation rate of the system is 81% and that it is within acceptable limits. Besides, the relative density of composites with Al2O3 and SiC was examined using Taguchi method and the results were compared.

 

Metal matris kompozitler havacılık, savunma sanayii, otomobiller ve diğer önemli yapısal uygulamalar gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Alüminyum ve alaşımları hafifliği yanı sıra sağlamlığı ve kolay şekillendirilebilme özellikleri sayesinde endüstride giderek artan kullanım alanına sahip olmuştur. Alüminyum matrisli kompozitlerde takviye elamanı olarak Al2O3, SiC, TiC, MgO, CNT ve B4C yaygın olarak kullanılır. Bu alışmada, Al-bazlı metal matris kompozitlerin mekanik özelliklerini incelemek için matematiksel ve sonlu eleman modellemesi kullanılmıştır. Basınç, sinterleme sıcaklığı ve sinterleme süresine bağlı kalarak porozite içeriği uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) yöntemi kullanılarak relatif yoğunluklar ise yapay sinir ağları (ANN) yöntemi ile başarılı bir şekilde analiz edilmiştir. Toz metalürjisi yöntemiyle üretilen ve SiC ile güçlendirilmiş alüminyum-magnezyum matrisli kompozitlerin porozite içeriği ANFIS yöntemi kullanılarak incelenmiştir. ANFIS yaklaşımında, dört giriş parametresi, ağırlıkça %SiC oranını, kullanılan basıncı (MPa), sinterleme sıcaklığını (⁰C), sinterleme zamanını (dk) ve bir çıkış parametresi porozite (%) oranını kullanılmıştır. Analizlerin korelasyon katsayılarının ve istatiksel hata oranlarının iyi olduğu görülmüştür. Toz metalürjisi yöntemiyle üretilen Al-Mg-Al2O3 kompozitlerin relatif yoğunluk değerleri ANN yöntemiyle incelenmiştir. Sistemin tahmin oranın %81olduğu ve kabul edilebilir sınırlar içerisinde olduğu söylenebilir. Ayrıca, Taguchi yaklaşımı ile her iki güçlendirici içeren kompozitlerin relatif yoğunluklar analiz edilmiştir ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Makale detayları

Al Matrisli Kompozitlere ANFIS, ANN ve Taguchi Yaklaşımları Uygulanarak Özelliklerin Karşılaştırılması

Yazarlar: Engin ERGÜL | Halil KURT

Yayıncı: Kirikkale University

Ana Başlıklar: Metalürji

Dergi: International Journal of Engineering Research and Development 2021 Vol.13 Issue 2, pp.406-416

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000646542

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 1308-5514

Sayı

Yazarlar:

Engin ERGÜL | Halil KURT

Yayıncı:

Kirikkale University

Ana Başlıklar:

Metalürji

Dergi:

International Journal of Engineering Research and Development 2021 Vol.13 Issue 2, pp.406-416

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000646542

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

1308-5514