Hibrit bir yapay zekâ optimizasyon yönteminin geliştirilmesi ve kompozit malzeme üretim sürecinde kullanılması

Son yıllarda, hammadde arama ve işleme maliyetlerinin yüksekliğiyle birlikte, hammadde kaynaklarının azalması endüstri ve bilimi alternatif çözümler aramaya itmiştir. Ayrıca, kalitenin artırılması gerekliliği nedeniyle kompozit üretimine olan ilgi de artmıştır. Bu noktada, yapay zekâ teknolojisinin kompozit üretim süreçlerinde kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Bununla birlikte, hammadde karışım oranlarının belirlenmesine yönelik çalışmalar henüz yaygın değildir. Bu tez çalışmasında, öncelikle karışım bileşenlerini kullanarak deneysel üretimler yapılmış ve elde edilen sonuçlar ile bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti ile Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması kullanılarak hibrit termoplastik kompozit malzemelerin karışım bileşenlerinin oransal optimizasyonu üzerine çalışılmış ve elde edilen oransal optimizasyon neticesinde %95,3 oranında ticari ürünlere göre daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Akabinde Yusufçuk, Bozkurt ve Diferansiyel Gelişim Algoritmaları kullanılarak hibrit bir yöntem geliştirilmiş ve karışım bileşenlerinin oransal optimizasyonu işlemi yeniden yapılmıştır. Bu işlemler sonucunda elde edilen oranlar ile kompozit numuneler üretilmiş ve üretilen nihai ürünlerin referans alınan ticari ürüne göre %98,1 oranında daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışma ile, özellikle yapay zekâ teknolojisinin kompozit üretim öncesi aşamalarda kullanılmasının maliyeti düşürebileceğini ve kaliteyi artırabileceğini kanıtlanmıştır.