Yapay Zekâ Uygulamasıyla Seramik Nesnelerin Şekilsel Deformasyonun İncelenmesi: ANFIS

Examining the Formal Deformation of Ceramic Objects by Artificial Intelligence Application: ANFIS

Özet

Seramik endüstrisinde yeni ürünlerin geliştirilmesi ve tasarlanmasında uygun bir formu elde etmek için birçok ilk örnek hazırlamak gereklidir. Çok sayıda deneme üretim sürecinde deformasyona bağlı olarak artan maliyet ve işgücü kaybına yol açmaktadır. Bu çalışmada, seramik endüstrisindeki bu kayıpları azaltmak için yazılım kullanarak bir yapay zekâ modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Seramik silindirik nesnelerin deformasyonunu araştırmak için, farklı kimyasal kompozisyonlarda, sinterleme sıcaklıklarında ve sinterleme sürelerinde seramik nesneler üretilmiştir. İlk olarak, silindirik seramik objeler içi boş bir forma dökülmüştür. Bu numunelerin suyunun buharlaştırılmasından sonra, numuneler klasik yöntem kullanılarak geometrik ölçümler (taban, yan ve ağız bölgelerinde) yapıldı. Daha sonra, bu numuneler farklı sinterleme sürelerinde ve seramik fırındaki sıcaklıklarda pişirildi. Silindirik seramik örneklerin taban, yan ve ağız bölgelerindeki deformasyonlar daha sonra klasik yöntem kullanılarak yeniden ölçüldü. Bu deneysel sonuçlardan elde edilen verilerden, MatLab Toolbox kullanılarak ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) modeli geliştirildi. Geliştirilen ANFIS modelinde sıcaklık, sinterleme süresi ve seramik örneklerin kimyasal bileşimi giriş parametreleri olarak belirlenirken, deformasyon miktarı çıktı parametreleri olarak belirlendi. Elli sekiz deneyin sonuçları gelişmekte olan modelin eğitimi için kullanılırken, yirmi iki deneyin sonuçları geliştirilen modelin testi için kullanıldı. ANFIS model sonuçları ile deneysel sonuçlar arasındaki ilişkiyi X2 testi ile karşılaştırdık ve anlamlı bir ilişki bulunmuştur (p <0.001 ve sırasıyla, taban ve yan için κ = 0.3, 0.3). Fakat ANFIS model sonuçları ile ağız deformasyonu için deneysel sonuçlar arasında anlamlı ilişki bulunamamıştır (κ = 0.06).

Abstract

It is necessary to prepare many prototypes in order to obtain a suitable form in the development and design of new products in the ceramic industry. Numerous trials have led to increased cost and labor loss due to deformation in the production process. In this study is aimed to develop an artificial intelligence model by using software to reduce these losses in the ceramic industry. In order to investigate deformation of ceramic cylindrical objects, ceramic objects were produced in different chemical compositions, sintering temperature and sintering time. Initially, the cylindrical ceramic objects were poured into a hollow form. After evaporation of the water of these samples, this samples were scanned by using the geometric measurements (in the base, side and mouth regions) were made using classical method. Later, these samples were fired at different sintering times and temperatures in ceramic kiln. The deformations in the base, side and mouth regions of the cylindrical ceramic samples are then re-measured by using classical method. By using the data obtained from these experimental results, ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) model was developed by using MatLab Toolbox. While the temperature, sintering time and composition of ceramic specimens are determined as input parameters in the developed ANFIS model, the amount of deformation is determined as output parameters. While the results of the Fifty-eight experiments were used for the training of the developing model, while the results of twenty-two experiments were used for the test of the developed model. We compared relation between ANFIS model results and experimental results with X2 test and founded a significant correlation (p<0.001 and for base and side κ=0.3, 0.3, respectively). But it is not found significant relationship between ANFIS model results and experimental results for mouth deformation (κ=0.06).