• icon+90(533) 652 66 86
  • iconnwsa.akademi@hotmail.com
  • icon Fırat Akademi Samsun-Türkiye

Article Details

  • Article Code : FIRAT-AKADEMI-4879-4242
  • Article Type : Araştırma Makalesi
  • Publication Number : 2A0119
  • Page Number : 122-129
  • Doi : 10.12739/NWSA.2017.12.3.2A0119
  • Abstract Reading : 607
  • Download : 116
  • Share :

  • PDF Download

Issue Details

  • Year : 2017
  • Volume : 12
  • Issue : 3
  • Number of Articles Published : 8
  • Published Date : 1.07.2017

Cover Download Context Page Download
Technological Applied Sciences

Serial Number : 2A
ISSN No. : 1308-7223
Release Interval (in a Year) : 4 Issues

Cu-TiC KOMPOZİTLERİN MEKANİK VE FİZİKSEL ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI (YSA) MODELİ İLE TAHMİNİ

Serkan ISLAK1 , Mehmet AKKAŞ2 , Ünal KAYA3 , Hacı Güzel GÜLEÇ4

Bu çalışma, sıcak presleme tekniği ile üretilen Cu-TiC kompozitlerin mekanik ve fiziksel özelliklerinin yapay sinir ağları (YSA) modeli ile tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Giriş parametresi olarak, bakır matrise ilave edilen titanyum karbürün miktarı seçilirken, çıkış değerleri olarak bağıl yoğunluk, sertlik, elektriksel iletkenlik, çapraz kırılma dayanımı, sürtünme katsayısı ve aşınma oranı değerleri seçilmiştir. Eğitim veri girişlerinde TiC miktarı ağ. %0, 1, 3, 5, 10 ve 15 olarak çalışılmıştır. Bu değerler eğitildikten sonra ağ. %2, 4, 6, 8, 12 ve 14 TiC katkılı bakır kompozitlerin çıkış değerleri tahmin edilmiştir. Tüm tahminlerde regresyon değerlerinin 1’e çok yakın olduğu görülmektedir. Bu sonuç YSA model çıkışının gerçek verilere çok yakın değerler olduğunu göstermektedir.

Keywords
YSA, Cu-TiC Kompozitler, Sıcak Presleme, Mekanik Özellikler, Fiziksel Özellikler,

ESTIMATION OF MECHANICAL AND PHYSICAL PROPERTIES OF Cu-TiC COMPOSITES BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN)MODEL

Serkan ISLAK1 , Mehmet AKKAŞ2 , Ünal KAYA3 , Hacı Güzel GÜLEÇ4

This study aims to estimate the mechanical and physical properties of Cu-TiC composites produced by hot pressing technique using artificial neural networks (ANN) model. The values of relative density, hardness, electrical conductivity, transverse rupture strength, and friction coefficient and wear rate were selected as the output values while the amount of titanium carbide added to copper matrix was selected as the input parameter. The amount of TiC in training data entries is 0, 1, 3, 5, 10 and 15 wt. %. After these values were trained, the output values of copper composites with 2, 4, 6, 8, 12 and 14 wt. % TiC contents were estimated. All estimates show that the regression values are very close to 1. This shows that the ANN model output is very close to the actual data.

Keywords
ANN, Cu-TiC Composites, Mechanical Properties, Physical Properties, Hot Pressing,

Details
   

Authors

Serkan ISLAK (1)

Kastamonu Üniversitesi
serkanislak@gmail.com | 0000-0001-9140-6476

Mehmet AKKAŞ (2)

Kastamonu University
mehmetakkas@kastamonu.edu.tr | 0000-0000-0000-0101

Ünal KAYA (3) (Corresponding Author)

Kastamonu Üniversitesi
unalky@gmail.com | 0000-0002-6538-2631

Hacı Güzel GÜLEÇ (4)

Kastamonu University
hgulec@kastamonu.edu.tr | 0000-0003-1585-9718

Supporting Institution

:

Project Number

:

Thanks

:
References
[1] Lu, J., Shu, S., Qiu, F., Wang, Y., and Jiang, Q., (2012). Compression Properties and Abrasive Wear Behavior Of High Volume Fraction Ticx–Tib2/Cu Composites Fabricated by Combustion Synthesis and Hot Press Consolidation. Materials & Design, Vol:40, pp:157-162.