Thermal Stress Analysis in Two-Directional Functionally Graded Plates with Artificial Neural Network Training Algorithms

Autor: DEMİRBAŞ, Munise Didem, ÇAKIR, Didem
Jazyk: turečtina
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Volume: 11, Issue: 2 442-450
International Journal of Engineering Research and Development
ISSN: 1308-5514
Popis: Fonksiyonel kademelendirilmiş malzemelerin (FKM) henüz seri üretimininyapılmaması nedeniyle hacimsel dağılımının belirlenmesi oldukça önemlidir.Çünkü hacimsel dağılımın belirlenmesi ile malzemenin emniyetli gerilmesınırları belirlenmektedir. FKM yüksek sıcaklık tesirinde kullanılmakta oluptermal gerilme sınırları oldukça önemli olmaktadır. Termal gerilme dağılımınınve seviyelerinin hesaplanması için ise sayısal analiz yöntemlerikullanılmaktadır. Bu çalışmada, 2B-FK plakaların ısı akısı tesirindekitermo-mekanik davranışının tespitindeki en önemli parametre olan eşdeğergerilme seviyeleri için hacimsel dağılıma bağlı modeller sonlu farklar metodu(SFM) kullanılarak oluşturulmuştur. Bu modeller yapay sinir ağında (YSA) üçfarklı eğitim algoritması ile elde edilmiştir. Çalışmamızda, 2B-FKplakaların mevcut şartlar için farklı kompozisyonel gradyant üst değerlerin deeşdeğer gerilme seviyesinin belirlene bileceği modeller sunulmuştur. Bumodeller vasıtasıyla SFM göre 340 kat daha hızlı çözüm elde edilmektedir.Önerilen modeller henüz seri üretimi gerçekleştirilemeyen FKM hem üretimindehem de yapılacak teorik çalışmalarda optimum hacimsel dağılıma ulaşmak için yolgösterici olacaktır. Yapılan çalışmada farklı eğitim algoritmaları için eğitimaşamaları, performans değerleri ve işlevsellikleri detaylı olarak incelenmiş veyorumlanmıştır.
It is very important to determine the volumetric distribution because Functionally Graded Materials (FGMs) are not mass-produced at present. By determining the volumetric distribution, the allowable stress limits of the material are also determined. FGMs are used in high temperature effects so thermal stress limits become very important. For the calculation of thermal stress distribution and levels, numerical analysis methods are used. In this study, the models based on volumetric distribution for the equivalent stress levels, which are the most important parameter for the determination of the thermo-mechanical behavior of the 2D-FG plates, were formed by using the finite difference method (FDM). These models were obtained by three different training algorithms in artificial neural network (ANN). In this study, the models which can determine the equivalent stress level of different composition gradient exponent values for the existing conditions of the 2D-FGs are presented. These models provide 340 times faster solution than the FDM. Suggested models will be the guide to reach the optimum volumetric distribution in both production and theoretical studies of FGMs which cannot be mass-produced yet. In the study, the training stages, performance values and functionality of different training algorithms are examined and interpreted in detail.
Databáze: OpenAIRE