Artificial neural network based tool for buckling loads of integrally stiffened aircraft structural panels

Basma yükeri altında yapısal parçalarda yük taşıma kapasitesindeki ani düşüş, diğer adıyla burkulma uçak yapısallarında geri dönüşü olmayan hasarlara sebep olur. Bu sebeple ön tasarım süreçlerinde tasarlanan parçaların burkluma ve çökme yüklerinin tespit edilmesi hayati önem arzetmektedir. Bu yükleri tespit etmede ticari sonlu eleman yazılımları ve yapısal testlerden yararlanılmaktadır. Ancak ön tasarım süreçleri için yapısal analizler zaman kaybına sebep olurken yapısal testler de maliyetlidir. Bu çalışmada, ön tasarım süreçlerinde kaybedilen zamanı azaltmak amacıyla, entegre güçlendirilmiş yapısal paneller için yapay sinir ağı bazlı ilk burkulma ve çökme yükleri belirleme yöntemi geliştirilmesi hedeflenmiştir. Sonlu eleman analizleri yapay sinir ağlarını eğitmek için kullanılmıştır. Ayrıca Latin Hiperküp Örnekleme Metodolojisi ile yapay sinir ağı data havuzunu oluşturmak için gerekli sonlu eleman analiz sayısının azaltılması amaçlanmıştır. Son olarak Değişken Doğruluk Seviyeli Seçim Algoritmalarıyla yapay sinir ağı data havuzu için harcanan süreyi azaltmak amaçlanmıştır. Oluşturulan yöntemden alınan sonuçlar ortalama hata kıyaslamalarıyla değerlendirilmiştir.