Yusufçuk Algoritması ile Termoplastik Hibrit Kompozitlerin Üretiminde Katkı Maddeleri Oranlarının Optimizasyonu

Creative Commons License

Öztürk E., Dönmez Çavdar A., Çavdar T.

1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi, İzmir, Türkiye, 26 Kasım 2021, ss.318-324

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: İzmir
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.318-324
  • Karadeniz Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Hammadde kaynaklarının yüksek maliyetli olması, tükenme noktasına ulaşmaya yakın olması ve kalitenin arttırılması gerekliliği nedeniyle kompozit üretimine yönelim son dönemlerde giderek artmıştır. Bununla birlikte, kompozit üretiminde kalite, zaman ve maliyet iyileştirmeleri yapmak gerekmektedir. Bu çalışmada Yusufçuk Algoritması kullanılarak termoplastik hibrit kompozit malzemelerin karışım bileşenlerinin / oranlarının optimize edilmesi üzerinde çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar başka bir optimizasyon algoritması olan Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (PSO) ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış ve iki algoritmanın çalışma üzerindeki başarımlarının birbirine yakın olduğu gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, kompozit üretiminde yapay zekanın kullanılmasıyla üretim sürecini kısaltması, kaliteyi arttırması ve üretim öncesi deneysel çalışmalara bağlı maliyeti ciddi oranda düşürmesi sağlanmıştır.

Due to the high cost of raw material resources, being close to the point of depletion and increasing quality, the tendency to composite production has increased in recent years. However, it is necessary to make quality, time, and cost improvements in composite production. In this paper, we studied on optimizing the mixture components / ratios of thermoplastic hybrid composite materials using the Dragonfly Algorithm. The obtained results were compared with the results obtained with another optimization algorithm, Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO), and it was observed that the performances of the two algorithms on the study were close to each other. As a result, with the use of artificial intelligence in composite production, it has been provided to shorten the production process, increase the quality, and significantly reduce the cost related to pre-production experimental studies.