AI-assisted optimization of shot peening process and investigation of the effects of secondary processes on hydrogen embrittlement resistance and mechanical performance of SLM-manufactured AlSi10Mg alloy

Bu tez, Seçici Lazer Ergitme (SLM) yöntemiyle üretilen AlSi10Mg alaşımlarında bilyalı dövme işlemlerinin optimizasyonunu ve hidrojen gevrekliğinin azaltılmasını araştırmaktadır. Birinci bölümde, süreç optimizasyon yöntemleri (ör. Taguchi, Box-Behnken), metal katkı üretimdeki (AM) sorunlar (artık gerilme, gözeneklilik) ve hidrojen gevrekliğinin mekanizmaları ile test yöntemleri ele alınmıştır. İkinci ve üçüncü bölümler, Almen testleriyle doğrulanan yapay zeka tabanlı yaklaşımlarla bilyalı dövme yoğunluğunun optimizasyonunu ve Bell 412EP ile Piper PA-32R gibi gerçek havacılık arızalarını inceleyerek hidrojen gevrekliğinin bileşenlerdeki etkilerini analiz etmektedir. Dördüncü ve beşinci bölümler, SLM ile üretilen AlSi10Mg alaşımlarının mekanik performansına, gerinim hızı ve işlem sonrası uygulamaların (bilyalı dövme, ısıl işlem) etkilerini değerlendirmiş ve yorulma direncinde önemli iyileşmeler göstermiştir. Ayrıca hidrojen gevrekliğini önlemek için ileri düzey stratejiler önerilmiştir. Tez, artırılmış malzeme güvenilirliği ve sürdürülebilirliğin toplumsal faydalarını vurgulamakta ve yapay zeka destekli yöntemler ile üretimde gerçek zamanlı izleme sistemleri üzerine gelecekteki araştırmaları önermektedir.