Kaftancıoğlu, Utku

Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14411/7250
Name Variants
Kaftancıoglu,U. K., Utku U., Kaftancioğlu U.,Kaftancioglu Kaftancioglu,U. K.,Utku U., Kaftancioglu U., Kaftancıoğlu Utku, Kaftancioglu U.,Kaftancioğlu Kaftancioğlu, Utku Kaftancıoğlu,U. U.,Kaftancıoğlu Utku, Kaftancioğlu Kaftancıoğlu, Utku Utku, Kaftancıoğlu Kaftancioglu, Utku
Job Title
Araştırma Görevlisi
Email Address
utku.kaftancioglu@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Mechanical Engineering
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
58036947000
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
No research topics data found.

Sustainable Development Goals

SDG data is not available
Scopus data could not be loaded because of an error. Please refresh the page or try again later.
This researcher does not have a WoS ID.
No records found in other affiliations.
Scholarly Output

3

Articles

1

Views / Downloads

8/11

Supervised MSc Theses

0

Supervised PhD Theses

1

WoS Citation Count

2

Scopus Citation Count

13

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.67

Scopus Citations per Publication

4.33

Open Access Source

1

Supervised Theses

1

JournalCount
Applied Sciences1
Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series -- SEM Annual Conference and Exposition on Experimental and Applied Mechanics, 2022 -- 13 June 2022 through 16 June 2022 -- Pittsburgh -- 2869791
Current Page: 1 / 1

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

2023 - 20253

Settings

Author of Publication: search.filters.isAuthorOfPublication.f282d0e9-e820-4fa6-b81d-fae0442062d5

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Conference Object
    Citation - Scopus: 10
    Development of Ni-al/Nb2al Composites for Aircraft Engine Applications Produced by a Combined Method: Sintering + Forging
    (Springer, 2023) Kaftancıoglu,U.; Zambelis,G.; Gatamorta,F.; Miskioglu,I.; Bayraktar,E.
    In this study, the microstructural formation and static/dynamic compression behaviour of the recycled Ni-Al/Nb2Al/ZrO2 matrix-hybrid composites reinforced with Nb and ZrO2 will be studied. It is intended to be an alternative to traditional alloys/composites used in the aeronautical industry. These composites are generally produced by using combined sintering + forging processes. The static and dynamic properties will be evaluated in detail, considering the relevant scanning electron microscopy (SEM) microstructures, including the distribution of reinforcement elements. © 2023, The Society for Experimental Mechanics, Inc.
  • Doctoral Thesis
    Türbin Kanatlarında Tek Kristallerin Ömür Tahmini için Yapay Sinir Ağı Destekli Sayısal Modellemesi
    (2025) Kaftancıoğlu, Utku; Aslan, Özgür
    Nikel bazlı tek kristalli süperalaşımlar, üstün mekanik dayanımları, sünme direnci ve yüksek sıcaklıklardaki kararlılıkları sayesinde modern türbin kanadı uygulamalarının temel malzemeleri arasında yer almaktadır. Bu malzemeler, yüksek gerilme genlikleri, sıcaklık gradyanları ve bekletme sürelerini içeren karmaşık termomekanik yorulma (TMF) döngülerine sıklıkla maruz kalmaktadır. Özellikle uzay ve savunma sanayisinde kullanılan bileşenler için deneysel veri kısıtlılığı ve tek kristallerin anizotrop davranışı, bu zorlayıcı yükleme koşulları altında yorulma ömrü tahminini olduk- ça güçleştirmektedir. Bu zorluklardan yola çıkan bu tez, yorulma ömrünü tahmin etmek ve sınırlı veri koşullarında bile malzeme parametrelerini yüksek doğrulukla belirlemek amacıyla fizik tabanlı sürekli hasar mekaniğini (CDM) ve veri odaklı makine öğrenimi modellerini birleştiren hibrit bir öngörü çerçevesi sunmaktadır. Bu çalışmada, sentetik yorulma ömrü verilerinin oluşturulmasında temel olarak kullanılan model, FCC kristal yapısına sahip tek kristalli süperalaşımların anizotrop davra- nışlarını ve sıcaklığa bağlı malzeme tepkilerini dikkate alan, özelleştirilmiş bir Chaboche sürekli hasar modeli olmuştur. Ancak, yorulma ömrü tahmininde esas rolü oynayan yapı, farklı veri türleriyle eğitilen yapay sinir ağı (YSA) modelleridir. Tezin üçüncü bölümü- nün başında iki ayrı YSA modeli tanıtılmaktadır. İlk model, sınırlı UTS ve dayanım bilgileriyle birlikte deneysel yorulma ve sünme verilerinden oluşturulan yarı-sentetik veri setini kullanarak hem sünme kopma süresini hem de yüksek çevrimli ve birleşik çevrimli yorulma (HCF ve CCF) koşullarındaki yorulma ömrünü tahmin etmektedir. İkinci model ise tamamen, özelleştirilmiş Chaboche modeli ile oluşturulan sentetik SN eğrileri ile eğitilmiştir. Bu model, sıcaklık ve R oranlarına bağlı olarak normalleştirilmiş ve logaritmik ölçeklenmiş girdiler üzerinden SN eğrileri ve Goodman diyagramları üretmek üzere yapılandırılmıştır. Bu iki model, geniş çalışma koşul- larını kapsayabilen tahmin altyapısını oluşturmaktadır. Deneysel yorulma verilerinin dağınık ve yetersiz olması problemini aşmak amacıyla, sentetik verilerle eğitilen YSA modelleri, transfer öğrenmesi yaklaşımlarıyla hem CMSX-4 hem de AISI 4340 gibi genel metal türleri için elde edilen deneysel veri kümelerine uyarlanmıştır. Bu bağlamda, biri önceden eğitilmiş modelin parametrelerinin doğrudan ayarlanmasına, diğeri ise yeni fiziksel değişkenlerin modele dâhil edilmesini sağlayan bir giriş genişletme yapısına dayalı iki farklı transfer öğrenmesi modeli geliştirilmiştir. Her iki model de veri güvenilirliğini sağlamak amacıyla bırak-bir çapraz doğrulama (LOOCV) yöntemi ile değerlendirilmiştir. Bu yaklaşımlar, sınırlı deneysel veriyle yorulma ömrü tahminlerinin gerçekleştirilebileceğini ve model tutarlılığının sıcaklık ve gerilme oranı ekseninde korunabileceğini göstermektedir. Yorulma ömrü tahminine ek olarak, bu tezde, gerilme-şekil değiştirme verilerinden malzeme model parametrelerini tersine belirlemeyi amaçlayan, veri odaklı bir parametre optimizasyonu süreci de sunulmaktadır. Bu kapsamda, Voce tipi izotropik pekleşme içeren, oransal olmayan J2 plastiklik modeli ile oluşturulan sonlu eleman simülasyonları üzerinden bir veri seti üretilmiş ve tam gerilme-şekil değiştirme eğrisinden model parametrelerine haritalama yapabilen bir YSA regresyon modeli eğitilmiştir. Bu yapı, güçlü doğrusal olmayan plastik davranışlarda dahi temel malzeme sabitlerini yüksek doğrulukla ve verimli bir şekilde geri kazanabilmektedir. Sonuç olarak, bu tezde sunulan yöntemsel yapı, yüksek performanslı malzemelerde yorulma ömrü değerlendirmesi, model kalibrasyonu ve veri genişletmesi gibi alanlarda esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sağlamaktadır. Sentetik veri üretimi, YSA tabanlı regresyon ve transfer öğrenmesini tek bir çerçevede birleştiren bu yaklaşım, sınırlı deneysel destekle anizotropik ve yüksek sıcaklık dayanımı gerektiren malzeme- lerin yorulma modellemesine dair süregelen zorluklara etkin bir çözüm sunmaktadır. Bu kapsamda geliştirilen yöntemler, yalnızca tahmin doğruluğunu artırmakla kalmayıp, aynı zamanda gaz türbin motoru bileşenleri gibi kritik uygulamalarda yorulma modelleme araçlarının yorumlanabilirliğini ve uyarlanabilirliğini de geliştirmektedir.
  • Article
    Citation - WoS: 2
    Citation - Scopus: 3
    Lifetime Prediction of Single Crystal Nickel-Based Superalloys
    (Mdpi, 2025) Kasar, Cagatay; Kaftancioglu, Utku; Bayraktar, Emin; Aslan, Ozgur
    Single crystal nickel-based superalloys are extensively used in turbine blade applications due to their superior creep resistance compared to their polycrystalline counterparts. With the high creep resistance, high cycle fatigue (HCF) and low cycle fatigue (LCF) become primary failure mechanisms for such applications. This study investigates the fatigue life prediction of CMSX-4 using a combination of crystal plasticity and lifetime assessment models. The constitutive crystal plasticity model simulates the anisotropic, rate-dependent deformation behavior of CMSX-4, while the modified Chaboche damage model is used for lifetime assessment, focusing on cleavage stresses on active slip planes to include anisotropy. Both qualitative and quantitative data obtained from HCF experiments on single crystal superalloys with notched geometry were used for validation of the model. Furthermore, artificial neural networks (ANNs) were employed to enhance the accuracy of lifetime predictions across varying temperatures by analyzing the fatigue curves obtained from the damage model. The integration of crystal plasticity, damage mechanics, and ANNs resulted in an accurate prediction of fatigue life and crack initiation points under complex loading conditions of single crystals superalloys.