Özet:

 Seramik endüstrisinde yeni ürünlerin geliştirilmesi ve tasarlanmasında uygun bir formu elde etmek için birçok ilk örnek hazırlamak gereklidir. Çok sayıda deneme üretim sürecinde deformasyona bağlı olarak artan maliyet ve işgücü kaybına yol açmaktadır. Bu çalışmada, seramik endüstrisindeki bu kayıpları azaltmak için yazılım kullanarak bir yapay zekâ modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Seramik silindirik nesnelerin deformasyonunu araştırmak için, farklı kimyasal kompozisyonlarda, sinterleme sıcaklıklarında ve sinterleme sürelerinde seramik nesneler üretilmiştir. İlk olarak, silindirik seramik objeler içi boş bir forma dökülmüştür. Bu numunelerin suyunun buharlaştırılmasından sonra, numuneler klasik yöntem kullanılarak geometrik ölçümler (taban, yan ve ağız bölgelerinde) yapıldı. Daha sonra, bu numuneler farklı sinterleme sürelerinde ve seramik fırındaki sıcaklıklarda pişirildi. Silindirik seramik örneklerin taban, yan ve ağız bölgelerindeki deformasyonlar daha sonra klasik yöntem kullanılarak yeniden ölçüldü. Bu deneysel sonuçlardan elde edilen verilerden, MatLab Toolbox kullanılarak ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) modeli geliştirildi. Geliştirilen ANFIS modelinde sıcaklık, sinterleme süresi ve seramik örneklerin kimyasal bileşimi giriş parametreleri olarak belirlenirken, deformasyon miktarı çıktı parametreleri olarak belirlendi. Elli sekiz deneyin sonuçları gelişmekte olan modelin eğitimi için kullanılırken, yirmi iki deneyin sonuçları geliştirilen modelin testi için kullanıldı. ANFIS model sonuçları ile deneysel sonuçlar arasındaki ilişkiyi X2 testi ile karşılaştırdık ve anlamlı bir ilişki bulunmuştur (p <0.001 ve sırasıyla, taban ve yan için κ = 0.3, 0.3). Fakat ANFIS model sonuçları ile ağız deformasyonu için deneysel sonuçlar arasında anlamlı ilişki bulunamamıştır (κ = 0.06).

Anahtar Kelimeler: