Çelik esaslı kaynakların mekanik özelliklerinin yapay sinir ağları ile tahmini

Kaynaklı yapılar makine bina gemi gibi karmaşık sistemlerin bir araya getirilmesinde sıklıkla kullanılan endüstriyel bir yöntemdir. Kaynak metalini oluşturan elementler kaynağın mekanik özelliğini belirlerken bu etkiyi kaynak metalinin mikroyapısını değiştirerek gerçekleştirmektedir. Sinir ağları ile analiz birçok alanda rahatlıkla kullanılabilen gerek verim artışı ve gerekse iyi bir analiz yapmak için kullanılan oldukça yeni bir metodolojidir. Kaynak metal özelliklerinin sinir ağlarını kullanarak yapısal ve alaşım elementleri arasındaki ilişkilerini incelemek sinir ağları vasıtasıyla analiz etmek bu çalışmanın temel amacıdır. Bu araştırmada, Lavenberg-Marquardt algoritması (LM) kullanarak kaynak metalindeki fiziksel özellikleri yapay sinir ağları ile tahminini gerçekleştirmektedir. LM algoritması, yapay sinir ağlarının eğitim sürecinde kullanılan bir optimizasyon algoritması olup, bir tahmin fonksiyonu ile gerçek veri arasındaki farkı azaltmayı amaçlar. Geleneksel yöntemlerin zaman alıcı ve maliyetli olması nedeniyle, yapay zekâ tekniğiyle fiziksel özelliklerin hızlı ve doğru bir şekilde yapılması, endüstriyel üretim süreçlerinde zaman, maliyet ve işçilik açısından önemli bir avantaj sağlamaktadır. Araştırmanın başarı oranları asiküler ferrit için %93,135 sertlik için %95,923 akma noktası için %94,17 maksimum çekme mukavemeti için %96,324 olarak bulunmuştur.