Bulanık mantık yöntemi ile karbon nanotüplerin enerji bant aralığının tespiti

Abstract

Karbon nanotüpler, mikroskobik düzeyde olup nanometre birimleriyle ölçülen ve değiştirilebilen yapılarıyla sanayiden tıbba kadar birçok bilimsel alanda kullanılabilen ve bu alanların ihtiyaçları doğrultusunda çözüm sunulmasında büyük rol oynayan maddelerdir. Karbon nanotüplerin bilimsel alanlarda kullanılması içinse; bazı mekanik, fiziksel ve elektronik özelliklerinin tespit edilmesi ve bunların üzerinde laboratuvar çalışmalarıyla ihtiyaç duyulan alana göre değişiklik yapılarak gerekli sonuçların elde edilmesi gerekmektedir. Ancak; laboratuvar çalışmaları, karbon nanotüpler üzerinde deneyler yaparken, oldukça fazla zaman almakta ve maliyete sebep olmaktadır. Tezde yapılmış çalışma bu sorunun çözümünde bir ilk adım olması amacı taşımaktadır. Daha önce yapılan deneysel çalışmaların sonuçlarının bir veri seti haline getirilerek, bir yapay zeka tekniği ile işlenmesi durumunda; fazladan laboratuvar deneyleri yapmak yerine, programın yüksek yüzdeyle yaptığı tahmin becerisi kullanılarak zamandan ve bütçeden tasarruf edilebilir. Bu tez çalışmasında yapay zeka tekniği olarak bulanık mantık tercih edilmiştir. Bu teknik uygulanırken de; karbon nanotüplerin elektronik bir özelliği olan enerji bant aralığı çıkış olarak; gerinim değeri, fermi enerji seviyesi, ortalama enerjisi, itici potansiyeli ve elektronik bant yapısı enerjisi özellikleri de giriş olarak seçilmiştir. Eğer deney sonuçları yüksek bir yüzde ile tahmin edilebilirse; bu daha önce yapılmamış deneylerin de yüksek bir yüzdeyle doğru tahmin edilmesini sağlayacaktır. Böylece; fazladan deney yapılmasına gerek olmadan, yalnızca yapay zeka yöntemini uygulayan programın yardımıyla deney sonuçları elde edilebilecektir. Bu da zaman ve bütçeden tasarruf edilmesini sağlayacak, dolayısıyla nanoteknolojik çalışmaların hızlanmasına öncülük edecektir. Bu çalışmaların hızlanması da, sanayi, tarım, tıp vb. nanoteknolojinin etkilediği diğer alanların gelişmesini dolaylı olarak etkileyecektir.

Carbon nanotubes are microscopic level materials which are measured in nanometer units. They are used in a lot of scientific fields like industry or medicine and have a big role in providing a solution towards the needs of these fields with their changeable structures. In order to use them in the scientific fields; it is necessary to determine their mechanical, physical and electronic features and to get the needed results by making a change on them with laboratory works according to the required field. However; the laboratory works take too much time and cause too much cost by making experiments on the carbon nanotubes. The work which was done in this thesis, has a purpose to be the first step in the solution of this problem. In case of processing the results of the experimental works which were done before with a fuzzy logic technique; time and budget can be saved by using the prediction skill which is done by a computer program with high accuracy instead of making extra laboratory experiments. In this thesis work, fuzzy logic is preferred as the artificial intelligence technique. In order to apply this technique; energy band gap -which is an electronic feature of the carbon nanotubes- was chosen as output; strain value, fermi energy level, average energy, repulsive potential and electronic band structure energy were chosen as input. If the experiment results can be predicted with high accuracy, this will provide to predict also the results of the experiments which weren't done before with high accuracy. Thus, the experiment results will be gained by the help of the program that only applies the artificial intelligence method without the need for extra experiments. This will also provide time and budget savings; consequently will lead the acceleration of the studies. The acceleration of the studies will also effect the development of the other fields -like industry, agriculture or medicine- that are effected by nanotechnology indirectly.