Prediction of Yoshida Uemori model parameters by The Bees Algorithm and Genetic Algorithm for 5xxx series aluminium alloys

Authors : Habip Gökay KORKMAZ, Serkan TOROS, Mete KALYONCU

Pages : 815-823

Doi:10.28948/ngumuh.895920

View : 15 | Download : 9

Publication Date : 2021-07-27

Article Type : Research Paper

Abstract :Sac metal şekillendirme işlemlerinde tasarım kalitesinin mükemmelliği açısından geri esneme çok önemli bir yer teşkil etmektedir. Geri esnemelerin tahmini için birçok matematiksel model geliştirilmiş olup bu matematiksel model parametrelerinin belirlenmesi için birçok yöntem kullanılmaktadır. Bu çalışmada farklı yükleme koşulları için geri esnemeyi çok iyi tahmin edebilen Yoshida-Uemori iki yüzeyli plastisite malzeme model parametreleri, son zamanlarda doğrusal olmayan problemlerin optimizasyonu için sıkça kullanılan “Arı Algoritması” ve “Genetik Algoritma” kullanılarak belirlenmiştir. Aynı zamanda deneysel veriler elastik ve plastik bölgede sırasıyla; sık-seyrek, seyrek-sık, sık-sık ve seyrek-seyrek olacak şekilde ayarlanarak veri yoğunluğunun parametre sonuçlarına etkisinin incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre belirlenen malzeme parametreleri farklı değerlere sahip olmasına rağmen Arı Algoritması ve Genetik Algoritma için uyum performansı yaklaşık olarak benzer çıkmıştır. Ancak sonuçlar data sıklığı açısından incelendiğinde sık-sık insert ignore into journalissuearticles values(Durum 3); veri kümesi daha iyi sonuçlar vermiştir.
Keywords : Yoshida Uemori model parametreleri, Optimizasyon, Arı Algoritması, Genetik Algoritma