Düşük çevrimli yorulma parametrelerinin incelenmesi ve yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmesi

Abstract

Düşük çevrimli yorulma (DÇY) parametreleri ve yorulma ömürlerinin tahmin edilmesinde geleneksel ve geleneksel olmayan yöntemler kullanılmaktadır. Yapay sinir ağları (YSA), DÇY parametreleri ve yorulma ömürlerinin tahmin edilmesinde en yaygın kullanılan yöntemdir. Bu tez çalışmasında DÇY parametreleri ve yorulma ömürleri iki farklı YSA modeli ile tahmin edilmiş ve aynı zamanda YSA yapısının tahminleme sonuçlarına olan etkileri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre Model 1 ile yüksek dayanımlı çeliklerin DÇY parametreleri %99,99’un üzerinde, yorulma ömürleri ise %98,7’nin üzerinde tahminleme doğruluğu ile tahmin edilmiştir. Tek gizli katmanlı yapı için en iyi aktivasyon fonksiyonu lojistik sigmoid (logsig), epok sayısı 100, öğrenme fonksiyonu Levenberg-Marquardt (trainlm) ve gizli nöron aralığı 5-20 olarak bulunmuştur. Model 2 ile çeşitli çeliklerin DÇY parametreleri ve geçiş yorulma ömürleri bir, iki ve üç gizli katmanlı YSA yapısı kullanılarak tahmin edilmiştir. Çıktı katmanları için en uygun aktivasyon fonksiyonları hiperbolik tanjant sigmoid (tansig) ve lineer (purelin) olmuştur. Logsig ise çıktı katmanında neredeyse hiç iyi sonuç vermemiştir. Gizli katmanlarda ise tansig, logsig ve purelin’e göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Üç gizli katmanlı yapı için en iyi kombinasyon tansig-tansig-tansigtansig/ purelin ve her gizli katman için 10-15 gizli nöron aralığı, iki gizli katmanlı için tansig-logsig-purelin/tansig ve 10-15 gizli nöron aralığı, tek gizli katmanlı yapı için ise purelin-tansig ve 1-5 gizli nöron aralığı olarak bulunmuştur. Tüm tahminleme parametreleri bir gizli katmanlı yapıda %94,4/%1,685, iki gizli katmanlı yapıda %93,4/%1,389 ve üç gizli katmanlı yapıda %97,1/%0,873 tahminleme doğruluğu/ortalama mutlak yüzdelik hata oranlarında tahmin edilmiştir

Traditional and non-traditional prediction methods are used to estimate low-cycle fatigue (LCF) parameters and fatigue lives. Artificial neural networks (ANN) are the most widely used method for estimating the LCF parameters and fatigue lives. In this thesis, the LCF parameters and fatigue lives were estimated by two different ANN models and at the same time the effects of ANN structure on the estimation results were analyzed. According to the obtained results, LCF parameters of high-strength steels were estimated at over 99.99% and fatigue lives were estimated at over 98.7% estimation accuracy. For one hidden layer structure, the best activation function was found to be logistic sigmoid (logsig), epoch number 100, training function Levenberg- Marquardt (trainlm) and hidden neuron range 5-20. With Model 2, LCF parameters and transition fatigue lives of various steels were estimated using one, two, and three hidden layer ANN structures. The most optimal activation functions for the output layers were hyperbolic tangent sigmoid (tansig) and linear (purelin). On the other hand, logsig almost never gave good results in the output layer. In hidden layers, tansig gave better results than logsig and purelin. The best combination for three hidden layered structure was found to be tansig-tansig-tansig-tansig/purelin and 10-15 hidden neuron range for each hidden layer, tansig-logsig-purelin/tansig and 10-15 hidden neuron range for two hidden layers structure, and purelin-tansig and 1-5 hidden neuron range for one hidden layer structure. All estimation parameters were estimated at 94.4%/1.685% for one hidden layer structure, 93.4%/1.389% for two hidden layer structure, and 97.1%/0.873% for three hidden layer structure with estimation accuracy/mean absolute percentage error rates.