HVOF Yöntemi ile Gerçekleştirilen Stellite-1 Kaplamaların Aşınma Kayıplarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
| dc.contributor.author | Gürgenç, Turan | |
| dc.date.accessioned | 2026-08-12T15:28:21Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.department | Fırat Üniversitesi | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, yüksek hızlı oksi-yakıt püskürtme (HVOF) tekniği ile Stellite-1 tozu ile kaplanan AZ91D magnezyumalaşımının aşınma davranışı araştırıldı. Deney numunelerinin aşınma kayıpları farklı yük ve kayma mesafeleri için laboratuvardeneyleri ile ölçüldü ve bu değerler yapay sinir ağları (YSA) modellemede veri seti olarak kullanıldı. Çalışmada kullanılan veriseti 108 adet aşınma kaybı verisinden oluşmaktadır. YSA modellemede giriş parametreleri olarak; numune çeşidi, ortalamasertlik (HV0.1), yüzey pürüzlülüğü (Ra=µm), normal kuvvet (N) ve kayma mesafesi (m) kullanıldı. Çıkış parametresi olarak iseaşınma kaybı (AK) miktarları (mg) kullanıldı. YSA ile aşınma kayıplarının tahmininde başarım oranı 0.9793’ dür. | |
| dc.identifier.endpage | 488 | |
| dc.identifier.issn | 1308-9072 | |
| dc.identifier.issue | 2 | |
| dc.identifier.startpage | 481 | |
| dc.identifier.trdizinid | 392430 | |
| dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/392430 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11508/32322 | |
| dc.identifier.volume | 31 | |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.relation.ispartof | Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | |
| dc.relation.tubitak | info:eu-repo/grantAgreement/TUBITAK// | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TR-Dizin_20260511 | |
| dc.subject | Malzeme Bilimleri | |
| dc.subject | Özellik ve Test | |
| dc.subject | Mühendislik | |
| dc.subject | Kimya | |
| dc.subject | Bilgisayar Bilimleri | |
| dc.subject | Yapay Zeka | |
| dc.title | HVOF Yöntemi ile Gerçekleştirilen Stellite-1 Kaplamaların Aşınma Kayıplarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini | |
| dc.type | Article |







