Mühendislik malzemelerinin tribolojik davranışlarının makine öğrenmesi yaklaşımları ile tahmini

Er, Şenay; Kovacı, Halim

Bildiri Tam Metin Bildiri Uluslararası 2023

Mühendislik malzemelerinin tribolojik davranışlarının makine öğrenmesi yaklaşımları ile tahmini

Şenay Er, Halim Kovacı

Uluslararası Veri Bilimi ve Güvenliği Konferansı ss. 1–8 · Erzurum · 06.07.2023–07.07.2023 · 06.07.2023

Özet

Malzemelerin aşınma ve sürtünme davranışı, birçok mühendislik uygulaması için büyük öneme sahiptir. Bu

davranışlar, malzemelerin performansını, dayanıklılığını ve ömrünü etkileyen faktörlerdir. Aşınma ve sürtünme, bir

malzeme ile temas halinde olan yüzeyler arasındaki fiziksel etkileşimlerin sonucunda ortaya çıkar. Makine öğrenmesi

yaklaşımı ile malzemelerin sürtünme ve aşınma davranışlarını anlamak, malzeme performansını artırmak ve maliyetleri

düşürmek mümkündür. Bu çalışmanın amacı, sürtünme ve aşınma davranışlarını etkileyen faktörleri doğru bir şekilde

ilişkilendirmek ve belirlemek, böylece gelecekteki davranışları tahmin ederek mühendislik uygulamalarında malzeme

seçimi, tasarım optimizasyonu ve bakım stratejileri gibi konularda daha hassas ve etkili kararlar alınmasına olanak

sağlamaktır. Bu amaçla, yüzey işlemleri uygulanmış ve uygulanmamış düşük alaşımlı çelik bir malzemenin farklı

ortamlardaki sürtünme ve aşınma davranışlar incelenmiştir. Sürtünme ve aşınma davranış tahmini modelleri oluşturmak

için Lineer Regresyon (LR), Polinom Regresyon (PR), Destek Vektör Regresyon (SVR) ve Rastgele Orman (RF) dahil

olmak üzere dört çeşit makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Gerçekleştirilen analizler sonucunda, Polinom

Regresyonun (PR) sürtünme katsayısı tahmininde 0.927 aşınma oranı tahmininde ise 0.978 belirleme katsayısına (R2

)

sahip olduğu sonucuna varılmıştır. Çalışmanın sonuçlarının, mühendislik uygulamalarında sürtünme ve aşınma ile ilgili

problemlerin daha etkili bir şekilde çözülmesine katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.

Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

SKA 9: Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı

Atıf için künye

Er, Ş., & Kovacı, H. (2023). Mühendislik malzemelerinin tribolojik davranışlarının makine öğrenmesi yaklaşımları ile tahmini. Uluslararası Veri Bilimi ve Güvenliği Konferansı, Erzurum (ss. 1–8).

BibTeX

@inproceedings{er2023-174348,
  author = {Er, Şenay and Kovacı, Halim},
  title = {Mühendislik malzemelerinin tribolojik davranışlarının makine öğrenmesi yaklaşımları ile tahmini},
  booktitle = {Uluslararası Veri Bilimi ve Güvenliği Konferansı},
  address = {Erzurum},
  year = {2023},
  pages = {1--8},
  url = {https://akademik.atauni.edu.tr/yayinlar/174348-muhendislik-malzemelerinin-tribolojik-davranislarinin-makine-ogrenmesi}
}