Show simple item record

dc.contributor.advisorYıldırım , Bora
dc.contributor.authorYabir , Yusuf
dc.date.accessioned2019-06-14T10:23:07Z
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-05-27
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/7513
dc.description.abstractThe aim of this study was to develop an artificial neural network model in order to estimate stress intensity factor values of two different types of semi elliptical surface cracked plates which have no explicit stress intensity factor formula. One of these plates contains one semi elliptical surface crack at both sides, front side and back side. The other one contains two parallel semi elliptical surface cracks at the front and back side. First of all, data which were needed for neural network model training were generated in aid of finite element method (Ansys). In the first case (one semi elliptical surface crack at both sides), 179 Ansys simulations were done in total using different values of minor radius (a), the ratio of minor radius to major radius (a/c) and the ratio of minor radius to plate thickness (a/t). As a result of these simulations in case 1, 8234 data were generated (46 different parametric angles for each simulation) and 1061 of these data were used to train the artificial neural network model. Besides, 523 Ansys simulations were done using different values of a, a/c, a/t and h (vertical distance between two parallel cracks) for the second case (two parallel semi elliptical surface cracks at both sides). 24058 data were obtained after these simulations and 4248 of them were utilized for the network training process. Matlab neural network module (nntool) was used for artificial neural network modelling. Different types of network structures were used in the training process. The accuracy of the trained neural networks for the first and second case were tested using 760 and 1139 new data respectively, which were generated via Ansys so as to determine the best network model. Consequently, minimum deviation value (difference between Ansys and Matlab neural network result) of case 1 was obtained for the network model that has 2 hidden layers and 15 neurons for each hidden layer and minimum deviation was calculated as 0.32%. Similarly, minimum deviation value of the model for the second case was calculated as 0.49% and this model has 3 hidden layers and 14 neurons for each hidden layer. As a result of this study, for two different types of cases, two artificial neural network models which have the potential to estimate stress intensity factor values without doing any simulations, were obtained.tr_TR
dc.description.tableofcontentsTABLE OF CONTENTS ÖZET……………………………………………………………………………………..i ABSTRACT…………………………………………………………………………….iii ACKNOWLEDGEMENTS…………………………………………………………..... v TABLE OF CONTENTS…………………………………………………………….....vi LIST OF TABLES…………………………………………………………………….. vii LIST OF FIGURES……………………………………………………………………..ix LIST OF SYMBOLS AND ABBREVIATIONS…………………………………...…xiii 1. INTRODUCTION…………………………………………………………………….1 1.1. Aim and Scope of the Study……………………………………………………2 1.2. Literature Survey……………………………………………………………….4 2. THEORY, MODELLING AND METHODS………………………………………...7 2.1. Theory…………………………………………………………………………..7 2.1.1. Fracture Theories and Stress Intensity Factor Formulation……………...7 2.1.2. Finite Element Method…………………………………………………12 2.1.3. Artificial Neural Network………………………………………………15 2.2. Modelling and Methods……………………………………………………….23 2.2.1. Finite Element Model Establishment…………………………………..24 2.2.2. Mesh Convergence Study………………………………………………27 2.2.3. Verification of the Finite Element Model with Formula……………….33 2.2.4. Artificial Neural Network Model Development………………………..36 2.2.5. Data Generation with Finite Element Analysis (Ansys)……………….43 2.2.6. Training of Artificial Neural Network Model………………………….50 2.2.7. Testing of Artificial Neural Network Model…………………………...53 3. ANALYSIS AND RESULTS……………………………………………………….55 3.1. Analysis and Results for Case 1………………………………………………56 3.2. Analysis and Results for Case 2………………………………………………69 3.3. Conclusions and Recommendations…………………………..………………87 REFERENCES…………………………………………………………………………90 APPENDIX…………………………………………………………………………….93tr_TR
dc.language.isoentr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectArtificial neural networktr_TR
dc.subjectFinite element method
dc.subjectFracture
dc.subjectSemi elliptical surface crack
dc.subjectStress intensity factor
dc.subject.lcshKonu Başlıkları Listesi::Teknoloji. Mühendisliktr_TR
dc.titleEstimation Of Stress Intensity Factors For Cracked Finite Plates Using A Hybrid Model Of Artificial Neural Network And Finite Element Method (Ansys)tr_eng
dc.title.alternativeYapay Sinir Ağları ve Sonlu Elemanlar Metodundan (Ansys) Oluşan Karma Bir Modeli Kullanarak Çatlak İçeren Sonlu Plakalaların Gerilme Yoğunluk Faktörlerinin Tahminitr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.description.ozetBu çalışmanın amacı gerilme yoğunluk faktörü formülü bulunmayan yarı eliptik yüzey çatlağı içeren 2 farklı tipteki plakanın gerilme yoğunluk faktörlerini tahmin etmek için yapay sinir ağı modeli geliştirmekti. Bu plakalardan biri ön ve arka yüzünde birer adet yarı eliptik yüzey çatlağı içermektedir. Diğerinin ise ön ve arka yüzünde birbirine paralel 2 adet yarı eliptik yüzey çatlağı bulunmaktadır. İlk olarak sinir ağı modelinin eğitilmesi için gerekli olan veriler sonlu elemanlar metodu (Ansys) yardımıyla oluşturulmuştur. Birinci durum için (her iki yüzeyde de 1 tane yarı eliptik yüzey çatlağı içeren) minör yarıçapın (a), minör yarıçapın majör yarıçapa oranının (a/c) ve minör yarıçapının plaka kalınlığına oranının (a/t) farklı değerleri kullanılarak toplamda 179 Ansys simülasyonu yapılmıştır. Birinci durum için bu simülasyonlar sonucunda 8234 adet veri üretilmiş (her simülasyon için 46 farklı parametrik açı değeri) ve bu verilerin 1061 tanesi yapay sinir ağı modelinin eğitilmesinde kullanılmıştır. Bunun yanı sıra ikinci durum için (her iki yüzeyde birbirine paralel 2 adet yarı eliptik yüzey çatlağı içeren) a, a/c, a/t ve h’ın (iki paralel çatlak arasındaki dikey uzaklık) farklı değerleri kullanılarak 523 Ansys simülasyonu yapılmıştır. Bu simülasyonlardan sonra 24058 tane veri elde edilmiş ve 4248 tanesinden ağın eğitim aşamasında yararlanılmıştır. Yapay sinir ağı modellemesinde Matlab sinir ağı modülü (nntool) kullanılmıştır. Eğitim aşamasında farklı tipte ağ yapıları kullanılmıştır. Eğitilen sinir ağlarının doğruluğu, en iyi ağ modelini belirleyebilmek için Ansys’te üretilen 760 (birinci durum) ve 1139 (ikinci durum) tane yeni veri kullanılarak test edilmiştir. Sonuç olarak birinci durum için minimum sapma değeri 2 tane gizli katman ve her bir gizli katmanda 15 nöron içeren ağ modelinde elde edilmiştir ve minimum sapma değeri % 0.32 olarak hesaplanmıştır. Benzer şekilde ikinci durum için minimum sapma değeri % 0.49 olarak hesaplanmış ve bu model 3 gizli katman ve her bir gizli katman için 14 nöron içermektedir. Bu çalışma sonucunda herhangi bir simülasyon / analiz yapmadan 2 farklı durum için gerilme yoğunluk faktörü değerlerini tahmin edebilme potansiyeline sahip 2 tane yapay sinir ağı modeli elde edilmiştir.tr_TR
dc.contributor.departmentMakine Mühendisliğitr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift-


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record