Karbon çeliklerinin mikroyapı görüntülerinden mekanik özelliklerinin derin öğrenme ile tahmini

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: RIDVAN SERT

Danışman: FECİR DURAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Malzeme biliminde, bir malzemenin mikroyapısı ile mekanik özellikleri arasında yakın bir ilişki olduğu bilinmektedir. Bu çalışmada, AISI 1040 çeliğinin oda sıcaklığındaki çekme özelliklerinin, mikroyapı görüntülerinden yapay zeka ile tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, standartlara uygun çekme numuneleri hazırlanmış ve çekme testine tabi tutulmuştur. Numunelerin deforme olmayan bölgelerinden alınan mikroyapı resimleri ile ferrit ve perlit hacim oranları hesaplanmıştır. Oluşturulan veri kümesi kullanılarak, Evrişimli Sinir Ağı modeli ile akma, çekme ve kopma gerilimi değerleri tahmin edilmiştir. Sonuçlar, mikroyapı görüntülerinden AISI 1040 çeliğinin mekanik özelliklerinin başarıyla tahmin edilebileceğini göstermiştir. Çalışma sonucunda Ortalama Kare Hatası 4,36; Kök Ortalama Kare Hatası 2,08; Ortalama Mutlak Hata 1,66; R-Kare 0,99 skorları elde edilmiştir.