Alüminyum esaslı B4C takviyeli kompozit malzemenin aşınma davranşlarının araştırılması ve deneysel sonuçlarının yapay sinir ağlarında modellenmesi


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Öğrenci: ASLI SÖNMEZ

Danışman: İSMAİL ŞAHİN

Özet:

Bu çalışmada, farklı oranlarda (% 5, % 10, %15,% 20) B4C içeren Al matrisli kompozitler toz metalürjisi yöntemi ile üretilerek aşınma davranışları incelenmiş ve elde edilen değerler matematiksel olarak modellenmiştir. Bu amaçla Al ve B4C tozları karıştırıldıktan sonra 650 MPa basınç altında preslenmiştir. Preslendikten sonra 635°C sıcaklıkta 1 saat süre ile sinterlenmiştir. Sinterlenen numuneler, pin-on disk aşınma cihazında 10, 20, 30N yük altında ve 500-800-1200 mesh lik zımparalarla abrasif olarak aşındırılmıştır. Elde edilen aşınma değerleri 3 giriş, 1 çıkışa sahip ileri beslemeli geriye yayılımlı Levenbergt Marquert algoritması kullanan bir YSA modelde eğitilmiştir. Böylece optimum aşınma şartları ve sertlik değerleri belirlenmiş ve uygulanmayan aşınma şartları için veriler elde edilebilmiştir. Ayrıca, aşınma davranışı karakterize edilen malzemenin aşınma değerlerini tahmine yönelik YSA tabanlı bir matematiksel model geliştirilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda B4C oranındaki artış sertlik değerlerinin artmasına neden olmuştur. 800 ve 1200 mesh lik aşındırıcılarla yapılan deneylerde B4C oranındaki artışın aşınma miktarını azalttığı tespit edilmiştir. YSA modelin eğitimi sonrası elde edilen sonuçlar, ağın deneysel verileri tahminde oldukça başarılı olduğunu göstermiştir. Yapılan çalışmada, ağın eğitimi aşamasında mutlak değişim yüzdesinin (R2) 0,9978 olduğu görülmüştür. Çalışmadaki test verilerinde zımpara boyutu düştükçe ortalama hatanın azaldığı gözlemlenmiş fakat eğitim verilerinde aynı genellemeyi yapmak mümkün olmamıştır. Eğitim verilerinde en düşük ortalama yüzde hata 800 mesh'lik zımpara ile yapılan örneklerde elde edilmiştir. Çalışmada girdi parametrelerinin çıkış parametresi üzerindeki etkisini belirlemek için çoklu ANOVA analizi kullanılmıştır.