Dış Kaynaklı Proje Süreçleri Yönetim Sistemi
Güloğlu G. (Yürütücü), Demirtaş M., Kılınç M.
Bu projede, sandviç çekirdek yapısının karmaşık/birleşik
yükler altında eniyileştirilmiş geometrisinin bulunması ve yüksek dayanımlı
malzemeler ile üretilmesi önerilmektedir. Proje havacılık yapılarının en temel özelliği olan düşük ağırlık
prensibine uygun bir şekilde istenilen yük/sınır koşullarında eniyileştirilmiş
sandviç çekirdek geometrisini hızlı ve doğru olarak bulmayı ve bu geometriyi
üretmek için yenilikçi bir yaklaşımı önermektedir. Projede
eniyileştirilmiş geometri makine öğrenimi destekli topoloji optimizasyonu ile
yapılacaktır. Makine öğrenimi yardımı ile klasik topoloji optimizasyon
modellerine göre en az 3 kata kadar daha hızlı eniyileştirilmiş topolojinin
bulunması havacılık ve uzay endüstrisinde dizayn yüklerinin değişimine bağlı
yapısal tasarım değişikliklerinin daha hızlı olmasına olanak verecektir.
Eniyileştirilmiş sandviç çekirdek yapısı düzensiz olacağından üretimi için
yenilikçi bir yöntem önerilmiştir. 3 boyutlu yazıcıyla polivinil alkolden (PVA)
kurban kalıp üretilecek ve bu kalıbın içine nanoparçacık katkılı epoksi
dökülecektir. Kürlenme sonrası kalıp suda eritilerek nihai sandviç çekirdek
geometrisi üretilmiş olacaktır. Havacılık yapılarında sıkça kullanılan sandviç
yapıların çekirdeğinin üretilebilir bir şekilde optimize edilmesi ağırlığın çok
önemli olduğu havacılık sektörüne yenilik katacaktır. Projenin altı aşamada
tamamlanması beklenmektedir.
Birinci aşamada, katkısız epoksi ve farklı oranlarda nanografen
veya nanotüp katkılı epoksi numuneleri hazırlanarak ASTM D638 standartına göre
çekme testleri yapılacaktır. Çekme testi sonucu elde edilen çekme dayanımı ve
elastisite modülü, daha sonraki aşamalarda kullanılacak makine öğrenimi veri
seti için temel oluşturacaktır.
İkinci aşamada, Latin Hiperküp Örnekleme (LHS) ve Delaunay
üçgenleme yöntemlerinin kombinasyonuyla rasgele üç boyutlu kafes yapıları
oluşturulacaktır. Bu rasgele düğüm ve elemanlardan oluşan kafes yapılarının
farklı yük ve sınır koşulları altında sonlu elemanlar analizi ile her bir
elemanın taşıdığı gerilimler ve gerinimleri hesaplanacaktır. Her bir geometri,
yük/sınır koşulları ve bunlara karşılık gelen gerilim-gerinim verisi makine
öğrenimi için veri seti olacaktır. Ayrıca, prototip üretimi amacıyla, kalıbın
yerçekimiyle reçine dolumu Ansys Fluent’te modellenip doldurulabilirlik
ölçütleri nicel olarak hesaplanacak ve bu sonuçlar makine öğrenimi veri setine
girdi olarak kullanılacaktır.
Üçüncü aşamada, makine öğrenimi kullanılarak optimizasyon
işlemleri gerçekleştirilecektir. Bu aşamada, U-Net tabanlı Konvolüsyonel Sinir
Ağı (CNN) modeli kullanılacak ve gerekli görülürse koşullu Üretici Rekabetçi Ağ
(cGAN) modeli de risk yönetimi açısından
yedekli olarak değerlendirilecektir. Makine öğrenimi yadımı ile topoloji
optimizasyonu sayesinde %90 üzeri doğrulukla düşük maliyetli ve hızlı
optimizasyon sağlanması hedeflenmektedir.
Dördüncü aşamada, makine öğrenimi
ile elde edilen kompleks çekirdek yapıların üretilebilirliği ele alınacaktır.
Geleneksel imalat yöntemleri bu tür yapıların üretiminde yetersiz kalmaktadır.
Bu bağlamda, PVA kullanılarak filament beslemeli modelleme (FDM) yöntemi ile
kurban kalıp üretilecektir. Bu yöntem kolay erişilebilirliği, düşük işletme
maliyeti ve karmaşık yapıların üretimine uygunluğu ile öne çıkmaktadır ve
karmaşık geometrilerin düşük maliyetle ve atık oluşturmadan üretilebilmesini
sağlamaktadır.
Beşinci aşamada, üretilen kurban
kalıba katkısız veya nanoparçacık katkılı epoksi dökülerek eniyileştirilmiş
sandviç çekirdeği üretilecektir. Hesaplamalı akışkanlar dinamiği analizi ile
dördüncü aşamada üretilen kalıba dökülecek epoksinin kalıbı doldurma hızı ve
doldurma oranı araştırılacaktır. Kalıbı tam dolduramama gibi bir durumda tekrar
üçüncü aşamadaki eleman çapları kısıtlamaları değiştirilecektir.
Eniyileştirilmiş sandviç çekirdeğinin doğrudan olarak 3B yazıcıdan
üretilmeyerek devamlı bir yapı halinde epoksiden üretilmesi yapının mekanik
dayanımını katbekat artıracaktır.
Altıncı ve son aşamada, üretilen
sandviç çekirdek yapısı optimize edildiği yük ve sınır koşullarına tabi
tutulacağı mekanik testler yapılacaktır. Test sonuçları, makine öğreniminden ve
sonlu elemanlar analizinden gelen gerilim-gerinim verisi ve gerinim alanı
verisi ile karşılaştırılacaktır.
Proje 1 yürütücü, 1 araştırmacı (Dr. M. Selim
Demirtaş – Hitit Üniversitesi/ Makine Mühendisliği Bölümü), 1 Danışman (Dr. Mehmet Serdar Kılınç, Le
Moyne College, ABD) ve 2 yüksek lisans öğrencisi tarafından ilerletilecektir.
Projenin 30 ayda tamamlanması beklenmektedir. Proje boyunca oluşabilecek
riskler düşünülmüş ve bunlara çözümler önerilmiştir. Projeden elde edilecek
çıktılarla, projede görev alacak yüksek lisans öğrencisinin de katkılarıyla 1
ulusal, 2 uluslararası bildiri ve 2 uluslararası makale çıktısı beklenmektedir.
Faydalı model veya patent başvuruları gerçekleştirilmesi planlanmaktadır. Bunun
yanı sıra, proje, daha kapsamlı ulusal ve uluslararası araştırma projelerine
başlangıç teşkil edecek ve çeşitli endüstrilerde geniş bir uygulama alanı
bulacaktır.