2 results
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Master Thesis Yapay Zeka Teknikleri Kullanılarak Bor Nitrür Kaplamalarının Modellenmesi(2025) Küçüköztaş, Korcan; Turhan, Çiğdem; Kaftanoğlu, BilginBor nitrür (BN), yüksek ısıl iletkenlik, düşük sürtünme katsayısı ve yüksek sertlik gibi mükemmel özelliklere sahip bir seramik malzemedir. Ancak, BN kaplamalarının Fiziksel Buhar Biriktirme (FBB) süreci ile Magnetron Saçtırma (MS) tekniği kullanılarak uygulanması, süreç parametreleri ile kaplama özellikleri arasındaki karmaşık etkileşimler nedeniyle zorludur. Bu tez, altı gelişmiş makine öğrenmesi tekniğinden yararlanan Yapay Zeka (YZ) tabanlı bir çerçeve kullanılarak BN kaplama sürecinin modellenmesi ve optimizasyonuna yönelik yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Çelik numuneler, farklı kaplama parametreleri ile kaplanmış ve yüksek hassasiyetli ekipmanlarla karakterize edilmiştir. Verileri tanıyabilmek amacıyla, keşifsel veri analizi gerçekleştirilmiştir. Üç farklı kaplama özelliğini tahmin etmek üzere altı farklı mimari kullanılarak makine öğrenmesi modelleri geliştirilmiş ve regresyon değerlendirme metrikleri ile karşılaştırılmıştır. Son olarak, en başarılı modeller, yeni veri setleri üzerinde tahminlerde bulunmak amacıyla kullanılmış ve sonuçlar görselleştirilmiştir. YZ tabanlı yaklaşım, karar verme süresini azaltarak istenilen özelliklere göre en uygun parametrelerinin belirlenmesini sağlamaktadır.Article Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1Ultrasonic Vibration-Assisted Machining of Invar 36 Alloy Manufactured by Wire Arc Additive Manufacturing(Elsevier, 2025) Namlu, Ramazan Hakk i; Kucukoztasa, Korcan; Kalkan, Hakan; Kaftanoglu, Bilgin; Küçüköztaş, KorcanInvar 36, known for its low coefficient of thermal expansion, is widely used in applications like composite moulds, electronics, and optics. Although Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) offers high deposition rates and cost-effectiveness for Invar 36, it creates rough surface textures requiring machining as post-processing. In order to overcome Invar 36's machinability challenges, Ultrasonic Vibration-Assisted Machining (UVAM) was applied for the first time on WAAM-fabricated Invar 36. The results showed that UVAM outperformed conventional machining in terms of cutting force, surface roughness and topography, subsurface microhardness and tool wear with improvements observed in both building and deposition directions. (c) 2025 CIRP. Published by Elsevier Ltd. All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies.