Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightElde edilen sonuçlara göre nonlineer şartlı optimizasyon ve genetik algoritma yöntemlerinin girilen başlangıç değerlerine çok bağlı olduğu ve her farklı durum için farklı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Plastik deformasyon proseslerinin sonlu elemanlar simülasyonlarında genellikle gelişmiş akma kriterleri kullanılmaktadır. Bu kriterlerin katsayılarının doğru hesaplanması simülasyonun sonuçlarının başarısına etki etmektedir. Bu çalışmada literatürde en çok kullanılan üç optimizasyon yöntemlerinden en küçük kareler, nonlineer şartlı optimizasyon ve genetik algoritma kullanılarak, YLD2000 akma kriterinin katsayıları hesaplanmıştır. Tahmin edilen sonuçları doğrulamak için iki farklı alüminyum alaşımı seçilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre nonlineer şartlı optimizasyon ve genetik algoritma yöntemlerinin girilen başlangıç değerlerine çok bağlı olduğu ve her farklı durum için farklı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Bu nedenle akma kriterlerinin katsayılarının optimizasyon medodu ile hesaplanması işlemlerinde en küçük kareler yönteminin tercih edilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.
Abstract
The improved yield criteria are generally used in the finite element simulations of plastic deformation processes. Calculation accuracies of these criteria coefficients result successful simulation outcomes. In this study, the coefficients of the YLD2000 yield criterion are calculated by three most widely used optimization methods in literature, namely the least squares, nonlinear conditional optimization, and genetic algorithm methods. Two different aluminum alloys, AA7003-T6 and AA6063-T6 are selected to verify the prediction results. Results reveal that the nonlinear conditional optimization and genetic algorithm methods are very dependent on the initial values. Therefore, different result is determined for each different case. For this reason, it has been concluded that the least squares method should be preferred to calculate the coefficients of the yield criterion by using optimizing method.