Yapay sinir ağları yardımıyla titreşim altındaki cıvataların gevşeme tahmini

Abstract

M8x100x1,25 – 6g 10.9 kalite cıvataların gevşeme hızları yapay sinir ağları yardımıyla tahmin edilmeye çalışılmıştır. İki farklı tipte kaplanmış cıvataların, beş farklı kilitleme boylarında, dört farklı kilitleme yüklerinde, iki farklı tipte kaplanmış somunlar ile tüm kombinasyonlarda bağlantıları yapılarak yanal yüklemeli titreşim testleri gerçekleştirilmiştir. Titreşim testleri sonucunda incelenen tüm parametrelerin gevşemeye olan etkilerine ulaşılmıştır. Test sonuçlarının %70'i; yapay sinir ağlarının eğitim verisi olarak kullanılmış, %30'u ise test ve doğrulama için kullanılmıştır. Performansları değerlendirilen yaklaşık 430.000 yapay sinir ağından en yüksek performansı gösteren ağ tespit edilmiştir. En yüksek performansı gösteren ağ, gerçek test sonuçlarına çok yakın, tatmin edici gevşeme hızları tahminleri yapmıştır. Yapılan tahminlerin ortalama kare hatası (MSE) 1,6652x10^(-5)'tir.

prediction of loosening rates of M8x100x1,25 – 6g 10.9 bolts under the transverse loading vibration has been tried via artificial neural networks. The two different types of coated bolts with different clamping lengths, different clamping loads, different types of coated nuts fastened and transverse loading vibration tests were conducted in all combinations. In result of vibration tests, effects of all researched parameters to self-loosening were found out. 70% of test results were used for training data for artificial neural networks, 30% of test results were used for test and validation. Approximately, 430.000 neural networks' performances were evaluated and highest performance network was detected. The highest performance neural network predicted the loosening rates to real test results closely and satisfying. MSE (Mean Square Error) criteria of predictions is 1,6652x10^(-5).