Use of Radial Basis Function Neural Network in Estimating Wood Composite Materials According to Mechanical and Physical Properties

Authors : Ali İhsan KAYA, Muhammer İLKUÇAR, Ahmet ÇİFCİ

Pages : 116-123

Doi:10.18185/erzifbed.428763

View : 12 | Download : 13

Publication Date : 2019-03-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Mühendisler ve tasarımcılar açısından bir malzemenin mekanik ve fiziksel özelliklerinin bilinmesi malzemenin kullanım amacının belirlenmesinde en önemli kriterlerdendir. Ahşap kompozit malzemelerin mekanik ve fiziksel özelliklere göre tahmini, gelecekteki ahşap kompozit malzeme uygulamalarında önemli bir rol oynayacaktır. Bu çalışmada mobilya endüstrisinde ve inşaat sektöründe yaygın kullanıma sahip olan yonga levha, lif levha, yönlendirilmiş yonga levha ve kontrplak gibi ahşap kompozit malzemelerin mekanik özelliklerine göre tahmin işlemi radyal temelli fonksiyon ağı ile gerçekleştirilmiştir. Ahşap kompozit malzemelerin tahmininde levha yoğunluğu, eğilme direnci, eğilme elastikiyet direnci ve çekme direnci olarak dört fiziksel ve mekanik özellik kullanılmıştır. Bu çalışma, ahşap kompozit malzeme kullanıcılarının herhangi bir konstrüksiyon için önceden belirledikleri mekanik ve fiziksel özellikleri sağlayacak ahşap kompozit malzemenin seçiminde yardımcı olacaktır. Ayrıca, bu çalışma literatürdeki bu boşluğu dolduracaktır. 
Keywords : Physico mechanical properties, Plywood, Fiberboard, Radial basis function neural network, Particleboard, Oriented strand board