Akım darbeli gaz altı ark kaynağı proses parametrelerinin neuro-regresyon analizi ile modellenmesi ve optimizasyonu Pulsed metal inert gas welding process parameters modelling and optimization with neuro-regression analysis

ÖZETMalzemenin çekme gerilmesinin değeri çeşitli konularda bilgi vermektedir. Örneğin

malzemenin seçimi, kalitesi ve farklı kuvvetler altındaki davranışı hakkında bilgi verir. Bu çalışmada akım darbeli gaz altı ark kaynak yöntemiyle kaynak yapılmış 53 numunenin çekme gerilmeleri incelenmiştir. Kullanılan deney verileri bir literatür çalışmasından seçilmiştir. Çekme gerilmesi ve bu değeri etkileyen sekiz giriş değeri için birçok matematiksel model yazılmıştır. Matematiksel modellerden R² training, R² testing, and R² validation değerleri hesaplanmış ve en iyi sonucu veren matematiksel model seçilmiştir. Neuro-regresyon ile modellenen ve en iyi sonucu veren matematiksel modelin mühendislik sınırları kontrol edilmiştir. Son olarak, sonuçlar dört farklı stokastik optimizasyon algoritmaları kullanılarak optimizasyon açısından değerlendirilmiştir.ABSTRACTThe value of the tensile stress of the material also provides information on various issues. It gives information about the choice of the material, its quality and its behavior under different forces. In this study, the tensile stresses of 53 specimens welded by the pulsed gas metal inert welding process were investigated. The data used were selected from a literature study. Many mathematical models were written for the tensile stress and the eight input values that affect this value. From the mathematical models, R² training, R² testing, and R² validation values were calculated, and the mathematical model that gave the best result was selected. The technical limitations of the mathematical model that was modeled with neuro-regression and provided the best result were reviewed. Finally, the results were evaluated using four different stochastic optimization algorithms.