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

dc.contributor.advisor Aylı, Ülkü Ece
dc.contributor.advisor Sait, Ferit
dc.contributor.author Göçener, Batuhan
dc.date.accessioned 2026-05-05T15:07:14Z
dc.date.available 2026-05-05T15:07:14Z
dc.date.issued 2026
dc.description.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. tr
dc.description.abstract 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. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12416/16074
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=5T1_CZ5-UGb9QCmoURec4EkqdxmeUcX6NVuQ7vx2cOmndvDRiVgIeS9r7rptUnXL
dc.language.iso en
dc.subject Mekatronik Mühendisliği tr
dc.subject Mechatronics Engineering en_US
dc.title Ai-Assisted Experimental and Numerical Modelling of Pultruded GFRP Composites with Application to Passenger Handrails en_US
dc.title Pultrüzyon yöntemiyle üretilmiş GFRP kompozitlerin yapay zeka destekli deneysel ve sayısal modellemesi ve yolcu tutamak uygulamaları tr
dc.type Master Thesis
dspace.entity.type Publication
gdc.description.department Çankaya University
gdc.description.department FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
gdc.description.endpage 103
gdc.identifier.yoktezid 1002766
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery d65f68d1-70a9-4dae-b4d2-a1d78005ecfe
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 0b9123e4-4136-493b-9ffd-be856af2cdb1

Files