Yüksek hızlı tren tekerlerinin mukavemetinin sonlu elemanlar analizi destekli yapay zeka yöntemleriyle modellenmesi

Sonlu Elemanlar Yöntemi (SEY), mühendislik alanında çeşitli fiziksel olayların simülasyonu için etkili çözümler sunan bilgisayar destekli hesaplamalı bir mühendislik alanıdır. Tren tekerlekleri, işletme ömürleri boyunca karşılaştıkları aşırı ve değişken yükler nedeniyle yorulmaya maruz kalmaktadır. Bu durum, teker ömrü ve güvenliği açısından kritik bir endişe kaynağıdır. Ancak, SEY yazılımları (örneğin ANSYS) ile karmaşık geometrilere sahip yapıların modellenmesi, yüksek işlemci gücü, bellek kapasitesi ve uzun hesaplama süreleri gerektirmektedir. Bu sınırlamalar, özellikle hızlı karar verilmesi gereken durumlarda SEY'in kullanımını kısıtlamaktadır. Bu tez çalışmasında, bu sınırlamaları aşmak için Yapay Zeka (YZ) tabanlı Vekil Modelleme (VM) yaklaşımı geliştirilmiştir. SEY simülasyonlarından elde edilen veri setleri üzerinde eğitilen YZ modelleri, geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha kısa sürede yorulma ömrünü tahmin edebilmektedir. Çalışmamızın ana bulguları şunlardır: 1.Geliştirilen YZ tabanlı vekil model, tren tekerlerinin yorulma analizini geleneksel SEY yöntemine kıyasla yaklaşık %90 daha hızlı gerçekleştirmiştir. 2.Vekil model, SEY sonuçlarıyla karşılaştırıldığında ortalama olarak sadece %3'lük bir sapma göstermiştir, bu da modelin yüksek doğruluk oranını kanıtlamaktadır. 3.Çeşitli YZ algoritmaları arasında, Evrişimli Sinir Ağları (ESA) en iyi performansı göstermiş, en düşük Relatif Ortalama Mutlak Hata (ROMH) değeri %3,0 olarak elde edilmiştir. 4.Geliştirilen model, teker yarıçapı, mil yarıçapı, mil genişliği ve uygulanan kuvvet gibi parametrelerin yorulma davranışı üzerindeki etkilerini başarıyla yakalamıştır. Bu sonuçlar, YZVM yaklaşımının tren tekerlerinin yorulma analizinde hem hız hem de doğruluk açısından önemli avantajlar sunduğunu göstermektedir. Bu yaklaşım, demiryolu endüstrisinde daha güvenli ve optimize edilmiş teker tasarımlarının geliştirilmesine katkıda bulunabilir, aynı zamanda tasarım ve analiz süreçlerini önemli ölçüde hızlandırabilir.