DoctorateOpen Access

Ortopedik uygulamalar için düşük elastik modüle sahip biyomedikal yüksek entropili alaşımların makine öğrenimi destekli tasarımı

2024
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Demircan Canadinç

Abstract (TR)

Yüksek entropili alaşımlar (HEA'lar), mükemmel özellikleri ve çeşitli yapısal ve fonksiyonel uygulamalarda kullanılma potansiyelleri nedeniyle 2000'li yıllardan beri bilim camiasından büyük ilgisini görmektedir. HEA'lar, özellikleri tek bir element tarafından yönetilen geleneksel alaşımlarla karşılaştırıldığında, üretim yöntemleri ve ısıl işlem süreçlerine ek olarak nihai özelliklerini belirleyen birden çok elementten oluşur. Bu nedenle, her bir elementin HEA 'ların özellikleri üzerindeki etkisini anlamak karmaşık bir süreçtir. HEA'ların dört temel etkisinden biri olan "kokteyl etkisi" nedeniyle, HEA'lar, tüm bileşen elemanlarının performansından daha üstün, öngörülemeyen ve olağanüstü performans gösterebilir. HEA'lar birden fazla elementten oluştuğundan, aynı HEA ailesi için farklı özelliklere yol açacak şekilde binlerce olası bileşim geliştirilebilir. Bu nedenle, geleneksel deneme-yanılma yöntemleri, yeni HEA'ların keşfedilmesinde maliyetli ve verimsiz hale gelmektedir. Bu soruna bir çözüm, yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT), moleküler dinamik (MD) veya makine öğrenimi (ML) gibi hesaplamalı yöntemlerin kullanılmasıdır. Ancak DFT ve MD hesaplama açısından pahalı ve zaman alıcıdır. Aksine, ML, girdiler ve hedef özellik arasında karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkiler kurmak için etkili bir araçtır ve yeni HEA keşif sürecini daha hızlı ve daha ucuz hale getirir. Bu tezde, ML kullanılarak Hf27Nb12Ta10Ti23Zr28, Hf30Nb14Ta10Ti28Zr18, ve Hf12Nb16Ta35Ti29Zr8 olmak üzere üç yeni biyomedikal HEA tasarlanmış ve geliştirildi. İlk bölümde, kemik ile implant malzemesi arasındaki "stres kalkanı" etkisini azaltmak için; kemiğe yakın, düşük elastik modüle sahip Hf27Nb12Ta10Ti23Zr28 ve Hf30Nb14Ta10Ti28Zr18 HEA'lar tahmin edildi. Tahminler ayrıca deneysel yöntemlerle doğrulandı. İkinci bölümde, bir önceki bölümde geliştirilen HEA'ların anti bakteriyel özelliklerini iyileştirmek amacıyla Fiziksel Buhar Biriktirme (PVD) yöntemiyle Ag ile kaplandı. Spesifik olarak, PVD proses parametrelerinin Ag kaplamaların mekanik ve iyon salınım davranışı üzerindeki etkisi araştırıldı. Bir sonraki bölümde, Hf30Nb14Ta10Ti28Zr18, ve Hf12Nb16Ta35Ti29Zr8 HEA'ların mikro yapısı, yüzey oksit tabakası özellikleri ve korozyon davranışları incelendi ve geleneksel implant malzemesine CoCrMo'a kıyasla simüle edilmiş vücut sıvısı (SBF) ve yapay tükürükte (AS) üstün korozyon davranışı sergiledikleri ortaya çıkarıldı. Son olarak dördüncü bölümde ML kullanılarak korozyona dayanıklı yeni bir biyomedikal Hf12Nb16Ta35Ti29Zr8 HEA geliştirildi. Üretilen külçenin merkezinde dendritik bir mikro yapıya, çevresinde ise homojen bir mikro yapıya sahip olduğu tespit edildi. Külçenin homojen kısmından kesilen numuneler, dendritik mikro yapıya sahip numunelerin ve geleneksel implant malzemesi CoCrMo'un aksine olağanüstü korozyon direnci gösterdi. Genel olarak bu tezin bulguları, istenilen özelliklere sahip yeni HEA'ların keşfedilmesinde ML yöntemlerinin kullanılabileceğini kanıtlamaktadır.

Author

Dr. Hüseyin Can Özdemir

How to Cite

Hüseyin Can Özdemir (Doktora Tezi). Ortopedik uygulamalar için düşük elastik modüle sahip biyomedikal yüksek entropili alaşımların makine öğrenimi destekli tasarımı, 2024, Koç University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Koç University