1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi, İzmir, Turkey, 26 November 2021, pp.318-324
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.
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.