SERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI Faruk Şen 1*, Serkan Ballı 2 1, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Enerji Sistemleri Mühendisliği Böl. Muğla 2, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümü, Muğla *faruksen@mu.edu.tr ÖZET Son yıllarda kompozit malzemelerin çeşitli alanlarda yoğun bir şekilde kullanılması ile birlikte, bu malzemelerden üretilen plakaların pim veya cıvatalar yardımıyla birbiriyle birleştirilmesi sonucunda oluşan hasarların incelenmesi önemli bir çalışma konusu haline gelmiştir. Bilindiği üzere deneysel çalışmalar maliyeti oldukça yüksek ve uzun zaman gerektiren çalışmalardır. Bu nedenle bilgisayar destekli çeşitli analiz metotlarını kullanmak suretiyle büyük maddi zorluklar aşılmaya çalışılmakta ve ayrıca daha kısa zamanda sonuca ulaşılmaya çalışılmaktadır. Bu çalışmada, çift seri pim/cıvata uygulanmış sandviç kompozit plaklardaki hasar yükü farklı yapay zekâ ve istatistiksel yöntemler kullanılmak suretiyle bulunmaya çalışılmıştır. Analizler farklı geometrik parametreler ve cıvata bağlantısına uygulanan farklı değerlerdeki ön yükleme momentleri için yapılmıştır. Yapay zekâ yöntemlerinden bulanık uzman sistem ve istatistiksel yöntemlerden regresyon analizi tercih edilmiştir. Her iki yöntem ile elde edilen sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılmış ve bulanık uzman sistemin daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, Bulanık uzman sistem, Regresyon analizi, Sandviç kompozit. 1. GİRİŞ Kompozit malzemeler yaygın olarak kullanılan diğer mühendislik malzemeleri ile kıyaslandığında, özellikle yoğunluk ile mukavemet oranı öncelikli olmak üzere, uzun yorulma ömrü, iyi korozyon dayanımı gibi çok yönlü yüksek özelliklere sahiptir [1]. Çeşitli amaçlarla kullanılan kompozit levhaların birbirleriyle veya başka sınıf malzemelerden yapılmış plakalarla birleştirme gereksinimleri ortaya çıkmaktadır. Yaygın kullanılan bağlama elemanlarından olan pimler ve cıvatalar, düşük bedelleri, pratik uygulanabilirliği, tamir ve bakım için kolay sökülme gibi bazı yararlı özellikleri dolayısıyla, kompozit plakaların bağlantı işlemlerinde diğer bağlama tekniklerine göre, daha fazla tercih edilmektedirler [2]. Ballı ve Şen [3] daha önce yapmış oldukları çalışmada, birbirine seri olarak bağlanmış çift pimli kompozit plakalardaki hasar tahminini farklı yapay zekâ yöntemlerini kullanmak suretiyle gerçekleştirmişlerdir. Yapılan çalışmada, analiz edilen kompozit malzeme cam lifleri ile takviye edilmiş epoksi matrise sahip tabakalı bir yapıya sahiptir. Sen vd. [4] yapmış oldukları çalışmada birbirine seri olarak bağlanmış çift pim/cıvata bağlantılı kompozit plaklardaki yatak mukavemetini yapay sinir ağları yöntemini kullanarak elde etmişlerdir. Yapay sinir ağlarının plakalı kompozit plakaların yatak mukavemetinin tahmin edilmesinde uygun bir yöntem olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Lee vd. [5] karbon epoksi nano tüpler için bir hasar analizini yapay sinir ağları yöntemini kullanmak suretiyle yapmışlardır. Yaptıkları çalışma ile yapay sinir ağlarının iyi bir tahmin yöntemi olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Bu verilen örneklerden, çeşitli yöntemlerin kompozit malzemelerin hasar tahmininde kullanıldığı anlaşılmaktadır. Bu çalışmada, önceki çalışmalardan farklı olarak çift pim bağlantısı uygulanmış sandviç kompozit plakaların hasar yükünün hesaplanması, yapay zekâ teknikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Yapay zekâ yöntemlerinden bulanık uzman sistem ve istatistiksel yöntemlerden regresyon analizi tercih 497
edilmiştir. Bulanık Uzman sistem, bulanık mantığa dayalı geliştirildiği için geleneksel uzman sistemlerden farklı olarak sembolik akıl yürütme yerine sayısal işlemler kullanarak akıl yürütme yaparlar [6]. Uzman sistemlerde bulanık mantık kullanımı ile etkinlik artmakta ve yanıt alma süresi azalmaktadır [3, 7]. Çalışmada bulanık uzman sistem ve regresyon analizi ile elde edilen sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılmış ve bulanık uzman sistemin daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. 2. MATERYAL VE METOD Bu çalışmada, alüminyum plakalar arasında yer alan ve cam lifleri ile güçlendirilmiş bir epoksi tabakasından meydana gelen sandviç kompozit plakalar analiz edilmiştir. Malzeme özellikleri Tablo 1 de verilmiştir [8]. E 1 = E 2 Tablo 1. Sandviç kompozit malzemenin mekanik özellikleri [8] G 12 υ 12 X y = Y y X t = Y t X c = Y c S 35100 4970 0.24 126 337 270 104 Analizler farklı geometrik parametreler ve cıvata bağlantısına uygulanan farklı değerlerdeki ön yükleme momentleri için yapılmıştır. Bunun için daha önceden yapılmış deneysel bir çalışmada elde edilen test sonuçları kullanılmıştır [8]. Test edilen numunelerin boyutlar Şekil 1 de gösterilmiştir [8]. Yapay zekâ yöntemlerinden bulanık uzman sistem ve istatistiksel yöntemlerden regresyon analizi tercih edilmiştir. 3. BULGULAR VE TARTIŞMA Şekil 1. Sandviç kompozit numunenin boyutları [8] Çalışmada, çift seri pim/cıvata uygulanmış sandviç kompozit plaklardaki hasar yükü farklı yapay zekâ ve istatistiksel yöntemler kullanılmak suretiyle analiz edilmiştir. Deneysel çalışmadan elde edilen 100 adet veriye ilişkin, 4 geometrik parametreye göre tanımlayıcı istatistikler Tablo 2 de verilmiştir: Tablo 2. Tanımlayıcı istatistikler Ortalama Standart sapma Minimum Maximum Aralık M [Nm] 2.80 1.73 0 5 5 E/D [mm/mm] 3 1.42 1 5 4 W/D [mm/mm] 3.5 1.12 2 5 3 F [N] 5467 1884 2168 8966 6798 498
Failure loads [N] Residual Bu parametreler lineer bağımlıdır ve geleneksel lineer regresyon yöntemine göre analiz edilmiştir. Hesaplanan regresyon fonksiyonu aşağıdaki gibidir: F = -1064 + 223,1 M + 193,6 E/D + 1521,7 W/D Regresyon tahmini için hata dağılım grafiği Şekil 2 de verilmiştir. Regresyon analizinin performansı ise Şekil 3 te görülmektedir 1000 0-1000 - - 1 10 20 30 40 50 N 60 70 80 90 100 Şekil 2. Regresyon tahmini için hata dağılımı 7000 6000 5000 4000 4000 5000 6000 7000 Failure loads by using regression analysis [N] Şekil 3. Regresyon analizi performansı Bulanık Uzman Sistem için verilerin bulanıklaştırılması yamuk üyelik fonksiyonuna göre yapılmıştır. Üyelik değerleri [0,1] aralığındadır. Düşük, orta ve yüksek (Low, Medium and High) olmak üzere üç farklı bulanık küme bulunmaktadır. Parametrelere ilişkin değerler üyelik fonksiyonları dikkate alınarak belirlenmiştir. Bu değerler dilsel terimlerle ifade edilerek bilgi tabanına aktarılmıştır. Akıl yürütme ve çıkarım için gerekli uzmanlık ve bilgi kullanılarak Matlab ortamında değerlendirme modeli Şekil 4 teki gibi oluşturulmuştur. Çıkarım türü olarak Mamdani kullanılmıştır. Çünkü daha sezgisel ve insan davranışına yakındır. Mamdani stili çıkarımda mevcut kurallar Max-Min işlemine tabi tutularak birleştirilir. Çıkarım motoru 3 kritere ait 3 bulanık kümeden oluştuğu için 3 3 kuraldan oluşmaktadır. Kurallar uzman bilgi ve tecrübesi dâhilinde oluşturulmaktadır. Genelde tüm kuralların ağırlığı eşittir fakat uzmana göre belirlenen özel kurallara özel ağırlık verilebilir. Bu kurallardan seçilen bazıları şunladır: 499
Residual IF (M is Low) and (E/D is Low) and (W/D is Low) then (F is Very-Low) IF (M is Low) and (E/D is Low) and (W/D is Medium) then (F is Low) IF (M is Low) and (E/D is Medium) and (W/D is Medium) then (F is Medium) IF (M is High) and (E/D is High) and (W/D is Medium) then (F is High) IF (M is High) and (E/D is High) and (W/D is High) then (F is Very-High) Şekil 4. Bulanık uzman sistem Şekil 5 te Bulanık Uzman Sisteme göre yapılan tahminler için hata dağılım grafiği verilmiştir. Şekil 6 da ise Bulanık Uzman Sistemin performans grafiği görülmektedir. Yöntemlerin performanslarının değerlendirilmesinde Tablo 2 de verilen istatistiksel parametrelerden belirlilik (R 2 ) katsayısı ve hatanın dağılımı hakkında bilgi almak için Ortalama Mutlak Sapma (MAD) ve Ortalama Mutlak Yüzde Sapma (MAPD) parametrelerinden yararlanılmıştır. Tablo 2. Regresyon Analizi ve Bulanık Uzman Sistem karşılaştırması MAD MAPD [%] R 2 Regresyon Analizi 466.85 8.53 0.88 Bulanık Uzman Sistem 370.08 6.77 0.95 Bulanık uzman sistemin tahmin hata oranı regresyon analizine göre daha az, bunun yanında beklenen değere en yakın tahminlerin yapıldığını gösteren belirlilik katsayısı Bulanık Uzman Sistem için daha yüksektir. 1000 500 0-500 -1000 1 10 20 30 40 50 N 60 70 80 90 100 Şekil 5. Bulanık Uzman Sistem tahmini için hata dağılımı 500
Failure Loads [N] 10000 7000 6000 5000 4000 4000 5000 6000 7000 Failure loads by using fuzzy expert system [N] 10000 Şekil 6. Bulanık Uzman Sistem performansı 4. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalışmada, çift seri pim/cıvata uygulanmış sandviç kompozit plaklardaki hasar yükü bulanık uzman sistem ve regresyon analizi kullanılmak suretiyle bulunmaya çalışılmıştır. Analizler farklı geometrik parametreler ve bağlantıya uygulanan farklı değerlerdeki ön yükleme momentleri için yapılmıştır. Her iki yöntem ile elde edilen sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılmış ve bulanık uzman sistemin daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. 5. KAYNAKLAR [1] Cardarelli, F., 1999. Materials Handbook, London: Springer Verlag. [2] Scalea, F.L.D., Cappello, F. and Cloud, G.L., 1999. On the elastic behavior of a cross-ply composite pin-joint with clearance fits. Journal of Thermoplastic Composite Materials, 12: 13-22. [3] Ballı S, Sen F. Failure Prediction of Cross-ply laminated double-serial mechanically fastened composites using fuzzy expert system, Strojniški vestnik-journal of Mechanical Engineering, 2015;61(2):123-130. [4] Sen, F., Komur, M.A. and Sayman, O. Prediction of bearing strength of two serial pinned/bolted composite joints using artificial neural networks, Journal of Composite Materials. 2010;44/11: 1365-1377. [5] Lee, C.S., Hwang, W., Park, H.C. and Han K.S. Failure of carbon/epoxy composite tubes under combined axial and torsional loading 1. Experimental results and prediction of biaxial strength by the use of neural networks, Composites Science and Technology, 1999; 59, 1779-1788. [6] Zadeh LA. The role of fuzzy logic in the management of uncertainty in expert systems, Fuzzy Sets and Systems, 1983;11:197-198. [7] Zimmermann JH. Fuzzy Set Theory and Its Applications. U.S.A. Kluwer Academic Publishers, 1996. [8] Sen, F. and Sayman, O. (2010). Failure response of two serial bolted aluminum sandwich composite plates, Journal of Sandwich Structures and Materials, 12, 551-568. 501