Yapay Zeka Destekli Shot Peening Prosesinin Optimizasyonu ve İkincil Proseslerin SLM ile Üretilen AlSi10Mg Alaşımının Hidrojen Kırılganlık Direnci ve Mekanik Performansı Üzerindeki Etkilerinin İncelenmesi

No Thumbnail Available

Date

2025

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Open Access Color

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Research Projects

Journal Issue

Abstract

Bu tez, Seçici Lazer Ergitme (SLM) yöntemiyle üretilen AlSi10Mg alaşımlarında bilyalı dövme işlemlerinin optimizasyonunu ve hidrojen gevrekliğinin azaltılmasını araştırmaktadır. Birinci bölümde, süreç optimizasyon yöntemleri (ör. Taguchi, Box-Behnken), metal katkı üretimdeki (AM) sorunlar (artık gerilme, gözeneklilik) ve hidrojen gevrekliğinin mekanizmaları ile test yöntemleri ele alınmıştır. İkinci ve üçüncü bölümler, Almen testleriyle doğrulanan yapay zeka tabanlı yaklaşımlarla bilyalı dövme yoğunluğunun optimizasyonunu ve Bell 412EP ile Piper PA-32R gibi gerçek havacılık arızalarını inceleyerek hidrojen gevrekliğinin bileşenlerdeki etkilerini analiz etmektedir. Dördüncü ve beşinci bölümler, SLM ile üretilen AlSi10Mg alaşımlarının mekanik performansına, gerinim hızı ve işlem sonrası uygulamaların (bilyalı dövme, ısıl işlem) etkilerini değerlendirmiş ve yorulma direncinde önemli iyileşmeler göstermiştir. Ayrıca hidrojen gevrekliğini önlemek için ileri düzey stratejiler önerilmiştir. Tez, artırılmış malzeme güvenilirliği ve sürdürülebilirliğin toplumsal faydalarını vurgulamakta ve yapay zeka destekli yöntemler ile üretimde gerçek zamanlı izleme sistemleri üzerine gelecekteki araştırmaları önermektedir.
This thesis investigates the optimization of shot peening processes and the mitigation of hydrogen embrittlement in AlSi10Mg alloys produced via Selective Laser Melting (SLM). Chapter one reviews process optimization techniques (e.g., Taguchi, Box-Behnken), additive manufacturing (AM) challenges like residual stress and porosity, and introduces hydrogen embrittlement mechanisms and testing methods. Chapters two and three focus on optimizing shot peening intensity using AI-based approaches validated by Almen tests and analyze real-world aviation failures, such as Bell 412EP and Piper PA-32R, to highlight hydrogen embrittlement's impact on component degradation. Chapters four and five explore the effects of strain rates and post-processing treatments, including shot peening and heat treatment, on mechanical performance, demonstrating significant improvements in fatigue resistance. Advanced strategies for mitigating hydrogen embrittlement are also proposed. The thesis concludes by emphasizing the societal benefits of enhanced material reliability and sustainability, suggesting future research into AI-assisted methods and real-time monitoring systems in manufacturing.

Description

Keywords

Makine Mühendisliği, Metalurji Mühendisliği, Alüminyum Alaşımları, Doğrusal Olmayan Optimizasyon, Hidrojen Gevrekliği, Süreç İyileştirme, İleri İmalat Teknolojisi, Mechanical Engineering, Metallurgical Engineering, Aluminum Alloys, Non-Linear Optimization, Hydrogen Embrittlement, Process Improvement

Turkish CoHE Thesis Center URL

Fields of Science

Citation

WoS Q

Scopus Q

Source

Volume

Issue

Start Page

End Page

151
Page Views

5

checked on Dec 05, 2025

Google Scholar Logo
Google Scholar™

Sustainable Development Goals

3

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
GOOD HEALTH AND WELL-BEING Logo

7

AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY Logo

11

SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES Logo