Termoplastik Hibrit Kompozitlerde Hammadde Karışım Oranı Optimizasyonu için Gri Kurt Algoritmasının Kullanılması

Autor: ÇAVDAR, Tuğrul, ÖZTÜRK, Ercüment
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Volume: 12, Issue: 2 749-762
The Black Sea Journal of Sciences
Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi
ISSN: 1309-4726
2564-7377
DOI: 10.31466/kfbd.1140989
Popis: Hammadde temininin zor olması ve doğal kaynakların hızla tüketilmesi alternatif bir yöntem olan kompozit üretimine yönelmeyi zorunlu hale getirmiştir. Bu nedenle son yıllarda kompozit malzemeler ile ilgili araştırmalarda ve endüstriyel kullanımda artışlar olmuştur. Bunun temel nedenleri hammadde teminindeki zorluklar, maliyet ve zaman faktörüdür. Diğer taraftan kompozitlerin tercih edilme nedenlerinden önemli bir sebep de diğer malzemelere göre mukavemet-yoğunluk oranının daha yüksek olması, daha dayanıklı ve daha hafif olmasıdır. Kompozit malzemelerin homojen yapısı, yüksek kalite ve üretim maliyetlerini kabul edilebilir seviyede tutabilmek için yüksek teknolojili üretim gerektirir. Kompozit üretim aşamalarında termoplastik ve dolgu takviye karışımları son derece karmaşık işlemlerle uygulanmaktadır. Bu tür formülasyonları optimize etmek çok fazla deneysel üretim gerektirir ancak yüksek maliyetler doğurur. Sonuç olarak, bu yüksek maliyetleri azaltmak ve optimize edilmiş karışım oranları ile üretim yapmak elzemdir. Bu çalışmada çözüm olarak bir yapay zekâ yöntemi olan Gri Kurt optimizasyon algoritması (GWO) kullanılmıştır. GWO algoritması ile optimum üretim reçetelerinin ve üretim proses parametrelerinin elde edilebildiği gözlemlenmiştir. Hibrit termoplastik kompozitlerin üretilebilmesi için olası tüm karışımlardaki hammadde oranları simülasyon ortamında hazırlanarak en iyi çözümü bulmaya dayalı bir yaklaşımla problem çözülmeye çalışılmış, deneysel kullanım için çok sayıda üretime gerek kalmadan istenilen kalitede ürün üretilmesi hedeflenmiştir.
Difficulty in raw material supply and rapid consumption of natural resources have made it necessary to turn to composite production, which is an alternative method. Accordingly, there has been an increase in research and industrial use of composite materials in recent years. The main reasons for this are the difficulties in obtaining raw materials, the cost and time factor. On the other hand, another important reason why composites are preferred is that they have a higher strength-density ratio than other materials, they are more durable and lighter. Composite materials require high technology production in order to keep homogeneous structure, high quality, and production costs at an acceptable level. In the composite production stages, thermoplastic and filler reinforcement mixtures are applied with extremely complex processes. Optimizing such formulations requires a lot of experimental production but incurs high costs. As a result, it is essential to reduce these high costs and produce with optimized mixing ratios. In this study, the Gray Wolf Optimization algorithm (GWO), an artificial intelligence method was used as a solution. It has been observed that optimum production recipes and production process parameters can be obtained with the GWO algorithm. In order to produce hybrid thermoplastic composites, the raw material ratios in all possible mixtures were prepared in a simulation environment and the problem was tried to be solved with an approach based on finding the best solution, and it was aimed to produce the desired quality product for experimental use without the need for a large number of productions.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: