SEARCH RESULT

Bu çalışmada, son zamanlarda üzerinde yapılan çalışmaların çokça arttığı derin öğrenme algoritmaları ve bu algoritmalardan birisi olan yapay sinir ağları, sonlu elemanlar analizlerine göre modellenerek, iterasyon yapmaksızın analiz sonuçlarını üretebilen bir ağ kurulması amaçlanmıştır. Belirlenen bir model üzerine farklı yükler uygulanarak, tek bir hat üzerinden deplasman ve gerilme değerleri alınmıştır. Alınan değerler çok çıkışlı yapay sinir ağında eğitilerek farklı kuvvet girdilerinde sinir ağının deplasman ve gerilme değerlerini tahmin etmesi istenmiştir. Bu çalışma ile sonlu elemanlar analizi için gereken ön hazırlık ve çözüm süresinin oldukça düşürülmesi amaçlanmaktadır. In this study, deep learning algorithms in which the recent studies have increased a lot and artificial neural networks one of these algorithms, are modelled according to the finite element analysis and it is aimed to establish a network capable of producing analysis results without iteration. Displacement and stress values were taken over a single line by applying different loads on a determined model. The values obtained were instructed in multiple-output artificial neural network to predict the displacement and stress values of the neural network in different force inputs. With this study, it is aimed to reduce the preset time and solution time required for finite element analysis.

International Congress on 3D Printing (Additive Manufacturing) Technologies and Digital Industry
3D-PTC2019

Ahmet OKUDAN