Yapay zeka tekniğiyle fonksiyonel derecelendirilmiş tabakalardaki temas probleminin analizi

Bu çalışmada, iki rijit blok ile yüklü fonksiyonel derecelendirilmiş (FD) tabakalardaki temas problemi ağırlık etkisi dikkate alınarak incelenmiştir. Problemin çözümünde sonlu elemanlar (SEM) ve yapay zeka metodu kullanılmıştır. Birinci bölümde, temas problemleri ve yapay zeka yöntemleri ile ilgili önceden yapılmış araştırmalar özetlenmiş ve çalışmanın kapsamından bahsedilmiştir. İkinci bölümde sürekli ve süreksiz temas problemlerinin çözümü yapılmıştır. Sürekli temas durumunda, FD tabakalar arasındaki ilk ayrılma yükü ve uzaklıkları, tabakalar arası ve derinlik boyunca gerilmeler incelenmiştir. Süreksiz temas probleminde, ayrılma başlangıç ve bitiş noktaları bulunmuştur. FD malzemelerin özellikleri ANSYS paket programına bir makro yardımıyla tanımlanmıştır. Üçüncü bölümde süreksiz temas probleminden elde edilen ayrılma başlangıç ve bitiş noktaları verilerine uygun bir algoritma oluşturulmuştur. Algoritma Python programına aktarılmış ve süreksiz temas probleminin çözümü yapay zeka uygulaması ile yapılmıştır. Problemin yapay zeka çözümü için lineer regresyon, polinom regresyon ve Derin Sinir Ağı (DSA) kullanılmıştır. Sonuç olarak, farklı yapay zeka yöntemleri ile bilgisayarın öğrenmesi sağlanmış, böylece çok daha kısa bir sürede temas probleminin çözümü yapılmıştır. Yapay zeka çözümünden elde edilen veriler SEM çözümleri ile karşılaştırılmış olumlu sonuçlar elde edilmiştir.

In this study, the contact problem in functionally graded (FG) layers loaded with two rigid blocks is investigated by considering the weight effect. Finite element (FEM) and artificial intelligence methods were used to solve the problem. In the first chapter, previous researches on contact problems and artificial intelligence methods are summarized and the scope of the study is mentioned. In the second chapter, continuous and discontinuous contact problems are solved. In the case of continuous contact, the initial separation load and distances between the FG layers, the stresses between the layers and along the depth were investigated. In the discontinuous contact problem, the separation start and end points are found. The properties of FG layers are defined with the help of a macro in the ANSYS package program. In the third chapter, an algorithm was created in accordance with the separation start and end points data obtained from the discontinuous contact problem. The algorithm was transferred to the Python program and the solution of the discontinuous contact problem was made with an artificial intelligence application. Linear regression, polynomial regression and Deep Neural Network (DNN) were used for the artificial intelligence solution of the problem. As a result, computer learning was provided with different artificial intelligence methods, so the contact problem was solved in a much shorter time. The data obtained from the artificial intelligence solution were compared with the FEM solutions and positive results were obtained.