Yıl: 2020 Cilt: 25 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 1325 - 1344 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17482/uumfd.711221 İndeks Tarihi: 29-07-2022

TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ

Öz:
Yapılan çalışmada; inşaat, otomotiv ve havacılık gibi birçok sektörde geniş bir kullanım alanına sahipolan epoksi matrisli kompozit malzemenin aşınma davranışına etki eden faktörler incelenmiş olup, süreçoptimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Cam ve ferrokrom (karbür) katkı maddelerinin epoksi matrisli kompozitmalzemenin aşınma dayanımına etkisini tahmin etmek için, Merkezi Birleşik Tasarım (MBT) uygulanaraktoplam 18 deney noktasında 54 adet deney numunesi üretilmiştir. Üretilen numunelerin aşınma tepkideğerleri ölçülerek Tepki Yüzeyleri Tasarımı (TYT) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) aşınma tahmin modellerioluşturulmuş ve bu modellerin tahmin performansı değerleri karşılaştırılmıştır. YSA yaklaşımının, sınamasetinin aşınma oranı tahmininde ortalama yüzde hata değeri (MAPE) %8,18 olarak hesaplanmış olup, TYTyaklaşımının MAPE değeri %9,42 olarak bulunmuştur. Tepki değişkenindeki değişkenliğin açıklanmasındave epoksi matrisli kompozit malzemenin aşınma davranışının tahmin edilmesinde R2 ve ortalama kare hata(MSE) istatistikleri de incelenmiş olup, bu istatistiklerde MSE için 1,317 ve R2için %81,1 değerleri ile TYTyaklaşımının YSA yaklaşımına göre daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, cam katkı oranınınartması ile aşınma oranının büyük ölçüde azaldığı görülmüştür. Minimum aşınma oranı; küçükparçacıklarda cam ve ferrokrom katkı oranının sırasıyla %17,07 ve %2,93 olduğu, büyük parçacıklarda ikikatkı oranının da %17,07 olduğu durumda elde edilmiştir.
Anahtar Kelime: epoksi matrisli kompozit malzeme yapay sinir ağları regresyon Tepki yüzeyi tasarımı aşınma

Prediction And Modelling Wear Resistance of Epoxy Matrix Composite Using Artificial Neural Network and Response Surface Design

Öz:
Epoxy resin is a widely used material in various of industries especially construction, aviation and automative. Factors that affect epoxy-based composite’s wear rate have been investigated and process optimization has been conducted in this paper. In order to predict the effect of glass and ferrochromium reinforcement in wear resistance of epoxy, total number of 54 sample has been produced where design points are determined by Central Composite Design (CCD). After samples have been tested via wear test machine, results are compared with Artificial Neural Network (ANN) and Response Surface Methodology (RSM) wear predictions. Mean absolute percentage error (MAPE) shows that ANN (8.18%) outperforms RSM (9.42%) in terms of wear prediction accuracy. Mean square error (MSE) and R 2 statistics are also examined in order to explain variability in response variable and it is concluded that RSM yields better results which are 1.317 and %81.1, respectively. Besides, it is found that glass reinforcement results in decrease in wear rate. Minimum wear rate for small sized particle is obtained at level where glass and ferrochromium reinforcement rates are 17.07% and 2.93%, respectively. For large sized particles, minimum wear rate is obtained where both reinforcements are at rate 17.07%.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • 1. Basavarajappa, S., Yadav, S.M., Kumar, S., Arun, K.V. ve Narendranath, S. (2011) Abrasive Wear Behavior of Granite-Filled Glass-Epoxy Composites by SiC Particles Using Statistical Analysis, Polymer-Plastics Technology and Engineering, 50, 516-524. doi: 10.1080/03602559.2010.543734
  • 2. Bonner, W.H. (1962) Aromatic polyketones and preparation thereof, U.S. Patent Specification.
  • 3. Briscoe, B., Pogosian, A. ve Tabor, D. (1974) The friction and wear of high density polythene: The action of lead oxide and copper oxide fillers, Wear, 27, 19-34. doi: 10.1016/0043- 1648(74)90081-7
  • 4. Dadrasi, A., Fooladpanjeh, S. ve Gharahbagh, A.A. (2019) Interactions between HA/GO/epoxy resin nanocomposites: optimization, modeling and mechanical performance using central composite design and genetic algorithm, Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, 41(2). doi: 10.1007/s40430-019-1564-7
  • 5. Diler, E. A. ve Ipek, R. (2013) Main and interaction effects of matrix particle size, reinforcement particle size and volume fraction on wear characteristics of Al–SiCp composites using central composite design, Composites Part B: Engineering, 50, 371–380. doi: 10.1016/j.compositesb.2013.02.001
  • 6. Genel, K., Kurnaz, S., & Durman, M. (2003) Modeling of tribological properties of alumina fiber reinforced zinc–aluminum composites using artificial neural network, Materials Science and Engineering: A, 363(1-2), 203–210. doi: 10.1016/s0921-5093(03)00623-3
  • 7. Ghasemi, A. ve Zahediasl, S. (2012) Normality Tests for Statistical Analysis: A Guide for Non-Statisticians, Int J Endocrinol Metab, 10, 486-489. doi: 10.5812/ijem.3505
  • 8. Jiang, Z., Zhang, Z. ve Friedrich, K. (2007) Prediction on wear properties of polymer composites with artificial neural networks, Composites Science and Technology, 67(2), 168– 176. doi: 10.1016/j.compscitech.2006.07.026
  • 9. Khuri, A.I. ve Mukhopadhyay, S. (2010) Response surface methodology, Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2, 128-149. doi: 10.1002/wics.73
  • 10. Kranthi, G. ve Satapathy, A., (2010) Evaluation and prediction of wear response of pine wood dust filled epoxy composites using neural computation, Computational Materials Science, 49, 609–614. doi: 10.1016/j.commatsci.2010.06.001
  • 11. Kumar, D.S. ve Rajmohan, M. (2018) Optimizing Wear Behavior of Epoxy Composites Using Response Surface Methodology and Artificial Neural Networks, Polymer Composites, 40(7), 2812–2818. doi: 10.1002/pc.25089
  • 12. Mohan, N., Natarajan, S. ve Kumareshbabu, S. (2011) Abrasive wear behaviour of hard powders filled glass fabric–epoxy hybrid composites, Materials & Design, 32, 1704-1709. doi: 10.1016/j.matdes.2010.08.050
  • 13. Montgomery, D.C. (2001) Design and Analysis of Experiment. John Wiley and Sons Inc, 12- 13, ABD.
  • 14. Öztemel, E. (2012) Yapay sinir ağları, Papatya yayıncılık, İstanbul.
  • 15. Padhi, P.K. ve Satapathy, A. (2014) Solid Particle Erosion Behavior of BFS-Filled Epoxy– SGF Composites Using Taguchis Experimental Design and ANN. Tribology Transactions, 57, 396-407. doi: 10.1080/10402004.2013.877178
  • 16. Pati, P. R. ve Satapathy, A. (2014) Prediction and simulation of wear response of LinzDonawitz (LD) slag filled glass-epoxy composites using neural computation, Polymers for Advanced Technologies, 26(2), 121–127. doi: 10.1002/pat.3421
  • 17. Rashed, F. ve Mahmoud, T. (2009) Prediction of wear behaviour of A356/SiCp MMCs using neural networks, Tribology International, 42(5), 642–648. doi: 10.1016/j.triboint.2008.08.010
  • 18. Rothon, R.N. (1997) Mineral Fillers in Thermoplastics: Filler Manufacture, Journal of Adhesion, 64, 87–109. doi:10.1007/3-540-69220-7_2
  • 19. Rout, A. ve Satapathy, A. (2012) Analysis of Dry Sliding Wear Behaviour of Rice Husk Filled Epoxy Composites Using Design of Experiment and ANN, Procedia Engineering, 38, 1218- 1232. doi: 10.1016/j.proeng.2012.06.153
  • 20. Siddhartha, S., Patnaik, A. ve Bhatt, A.D. (2011) Mechanical and dry sliding wear characterization of epoxy–TiO2 particulate filled functionally graded composites materials using Taguchi design of experiment, Materials & Design, 32, 615-627. doi:10.1016/j.matdes.2010.08.011
  • 21. Suresha, B., Chandramohan, G., Prakash, J.N., Balusamy, V. ve Sankaranarayanasamy, K. (2006) The Role of Fillers on Friction and Slide Wear Characteristics in Glass-Epoxy Composite Systems, Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering, 5, 87-101. doi: 10.4236/jmmce.2006.51006
  • 22. Varol, T., Canakci, A. ve Ozsahin, S. (2013) Artificial neural network modeling to effect of reinforcement properties on the physical and mechanical properties of Al2024–B4C composites produced by powder metallurgy, Composites Part B: Engineering, 54, 224–233. doi: 10.1016/j.compositesb.2013.05.015
  • 23. Witt, S.F. ve Witt, C.A. (1992) Modeling and forecasting demand in tourism, Academic, Londra.
  • 24. Zhang, Z., Breidt, C., Chang, L., Haupert, F. ve Friedrich, K. (2004), Enhancement of the wear resistance of epoxy, Composites: Part A, 35, 1385-1392. doi: 10.1016/j.compositesa.2004.05.005
  • 25. Zhang, Z., Friedrich, K. ve Velten, K. (2002) Prediction on tribological properties of short fibre composites using artificial neural networks, Wear, 252(7-8), 668–675. doi: 10.1016/s0043-1648(02)00023-6
APA KARAKURT N, SAĞBAŞ A (2020). TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. , 1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
Chicago KARAKURT Necip Fazıl,SAĞBAŞ Aysun TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. (2020): 1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
MLA KARAKURT Necip Fazıl,SAĞBAŞ Aysun TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. , 2020, ss.1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
AMA KARAKURT N,SAĞBAŞ A TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. . 2020; 1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
Vancouver KARAKURT N,SAĞBAŞ A TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. . 2020; 1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
IEEE KARAKURT N,SAĞBAŞ A "TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ." , ss.1325 - 1344, 2020. 10.17482/uumfd.711221
ISNAD KARAKURT, Necip Fazıl - SAĞBAŞ, Aysun. "TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ". (2020), 1325-1344. https://doi.org/10.17482/uumfd.711221
APA KARAKURT N, SAĞBAŞ A (2020). TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25(3), 1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
Chicago KARAKURT Necip Fazıl,SAĞBAŞ Aysun TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 25, no.3 (2020): 1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
MLA KARAKURT Necip Fazıl,SAĞBAŞ Aysun TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, vol.25, no.3, 2020, ss.1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
AMA KARAKURT N,SAĞBAŞ A TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi. 2020; 25(3): 1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
Vancouver KARAKURT N,SAĞBAŞ A TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi. 2020; 25(3): 1325 - 1344. 10.17482/uumfd.711221
IEEE KARAKURT N,SAĞBAŞ A "TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ." Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25, ss.1325 - 1344, 2020. 10.17482/uumfd.711221
ISNAD KARAKURT, Necip Fazıl - SAĞBAŞ, Aysun. "TEPKİ YÜZEYİ TASARIMI VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI UYGULANARAK EPOKSİ MATRİSLİ KOMPOZİT MALZEMENİN AŞINMA DAYANIMININ TAHMİNİ VE MODELLENMESİ". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 25/3 (2020), 1325-1344. https://doi.org/10.17482/uumfd.711221