✨
AI Summary & Key Takeaways
AI Insight⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)
Deneysel sonuçlar ile yapay sinir ağları ile modellenmiş sonuçlar arasında çok düşük farklar görülmüştür
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Sürtünme kaynağı uçak ve uzay sanayi parçaları, kesme takımları, ziraat makineleri, otomotiv parçaları, petrol yatağı malzemeleri, çöp bidonları, askerî ekipmanlar, miller, bimetalik malzemeler ve diğer özel uygulamalarda kullanılmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada 15 mm çapında AISI 1040 çeliği sürtünme kaynağı ile birlikte yığma işlemi yapılarak elde edilen mikrosertlik değerleri yapay sinir ağlarının (YSA) geri yayılma algoritması (GYA) ile modellenmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Deneysel sonuçlar ile yapay sinir ağları ile modellenmiş sonuçlar arasında çok düşük farklar görülmüştür
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sürtünme kaynağı · Yapay sinir ağları · Mikrosertlik
Özet
Sürtünme kaynağı uçak ve uzay sanayi parçaları, kesme takımları, ziraat makineleri, otomotiv parçaları, petrol yatağı malzemeleri, çöp bidonları, askerî ekipmanlar, miller, bimetalik malzemeler ve diğer özel uygulamalarda kullanılmaktadır. Bu çalışmada 15 mm çapında AISI 1040 çeliği sürtünme kaynağı ile birlikte yığma işlemi yapılarak elde edilen mikrosertlik değerleri yapay sinir ağlarının (YSA) geri yayılma algoritması (GYA) ile modellenmiştir. Deneysel sonuçlar ile yapay sinir ağları ile modellenmiş sonuçlar arasında çok düşük farklar görülmüştür
🔖
Cite This Article
İPEKÇİ, M. T., EŞME, U., AYDIN, H., KÖMÜRCÜ, A. (2009). Yığma İşlemi Uygulanmış Sürtünme Kaynaklı Parçalarda Sertlik Değerlerinin Yapay Sinir Ağları (YSA) Metodu İle Modellenmesi. Savunma Bilimleri Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 1. https://ajindex.com/articles/53042