Ai-Assisted Experimental and Numerical Modelling of Pultruded GFRP Composites with Application to Passenger Handrails

Abstract

Bu çalışmanın temel amacı, otobüs gövde yapılarında ve genel araç montajlarında yaygın olarak kullanılan, pultrüzyon yöntemiyle üretilmiş cam elyaf takviyeli polyester matrisli kompozit malzemelerin, üretim sürecine bağlı özellikleri açısından mekanik davranışlarının incelenmesidir. Bu kapsamda, üretilen numuneler üzerinde farklı malzeme eksenleri boyunca çekme ve eğilme deneyleri tekrarlı olarak gerçekleştirilmiştir. Fiziki testler sonucunda elde ettiğimiz veriler, Sonlu Elemanlar Metodu (SEM) için giriş girdileri olmuştur. Bu veriler doğrultusunda, pultrüzyon kompozit malzemenin sayısal modeli oluşturulmuştur. Ardından, Yapay Sinir Ağları (YSA) yaklaşımı yardımıyla malzeme performansının iyileştirilmesi ve optimizasyonu hedeflenmiştir. Bu yöntem sayesinde, henüz kavramsal ve tasarım aşamasında bulunan ürünler hızlı bir şekilde değerlendirilebilmekte ve üretim sürecine yönelik gerekli geri bildirimler etkin biçimde sağlanabilmektedir. Sonuç olarak, yeni projelerin geliştirme süresi ve toplam maliyetleri önemli ölçüde azaltılabilmektedir.The main objective of this study is to optimize the mechanical behavior of glass fiber reinforced polyester matrix composite materials, which are becoming increasingly common in the automotive industry. To this end, tensile and flexural tests were repeatedly performed on the produced specimens along different material axes. The experimental results were used to define the mechanical behavior of the material within the framework of the Finite Element Method (FEM). Based on these data, the pultruded composite material was numerically modeled. Subsequently, the improvement and optimization of material performance were targeted with the aid of an Artificial Neural Network (ANN) approach. Through this methodology, products that are still at the conceptual and design stages can be rapidly evaluated, and necessary feedback for manufacturing can be efficiently provided. Consequently, the development time and overall costs of new projects can be significantly reduced.