Optimization of dimensionally stable laminated composites by using genetic algorithms

Design of dimensionally stable materials is crucial for the aero-space structures such as space telescopes and satellites. Laminated composite materials can be suitably designed under the requirement for the space structures utilizing the mathematical optimization methods. The aim of the present study is to design the stacking sequence of the symmetric balance laminated composites having low coefficient of thermal expansion and high elastic modulus. In the optimization process single and multi-objective approaches have been achieved based on Genetic Algorithms. In the laminated composite design problems, carbon and E-glass fibers reinforced epoxy matrix are used. Obtained results have been compared with the conventional designs([± 45] S, ([0/90] S ) and it is shown that the optimum ones have lower coefficient of thermal expansion and higher elastic modulus, simultaneously.Boyutsal kararlı malzemelerin tasarımı, teleskop, uydu gibi uzay ve havacılık yapıları için önemli bir konudur. Bu bağlamda, tabakalı kompozit malzemeler uzay yapıları gerekliliklerini matematiksel optimizasyon metotlarının kullanımı ile karşılayabilir hale gelmektedir. Bu çalışmanın amacı, düşük ısıl genleşme katsayısı ve yüksek elastisite modülüne sahip boyutsal kararlı, simetrik-balans tabakalı kompozit plakaların optimum açı dizilimlerini elde etmektir. Bu proses tek ve çok amaçlı optimizasyon yaklaşımları ile Genetik Algoritma metodu kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kompozit plaka tasarım problemlerinde karbon ve E-glass epoksi malzemeler kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar geleneksel tasarımlar ([± 45] S, ([0/90] S ) ile kıyaslanmış ve optimum olanların ısıl genleşme katsayısının daha düşük ve aynı zamanda elastisite modülünün daha yüksek olduğu görülmüştür

Belirlenmiş Mühendislik Problemlerinin Tasarımı, Modellenmesi ve Optimizasyonu için Çoklu-Stokastik Nonlineer NöroRegresyon Analizi ve Geleneksel Olmayan Arama Algoritmaları Tabanlı Yeni Bir Sistematik Yaklaşım

Tez çalışmasında, mühendislik problemlerinin çözüm aşamasında; deney tasarımı, matematiksel modelleme ve optimizasyon metotlarının en etkili ve verimli bir biçimde kullanımı için araştırmalar yapılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, gerek literatürden seçilen, gerekse tezde tanımlanan orijinal problemler olmak üzere 14 farklı problemin çözümünde deney tasarımı, matematiksel modelleme ve optimizasyon süreçlerinin problem çözümü üzerindeki etkileri incelenmiştir. Deney tasarım metodu olarak literatürde de en sık rastlanan Central Composite, Full Factorial, Taguchi, Box Behnken, D-Optimal metotları kullanılmış ve bu metotlarla elde edilen veri setlerinin matematiksel model oluşturmada etkileri araştırılmıştır. Matematiksel modelleme sürecinde yine literatürde sıklıkla kullanılan Regresyon, Yüzey Yanıt Yöntemi ve Yapay Sinir Ağları gibi metotların değerlendirmesine yer verilip bu tez çalışması kapsamında yeni modelleme metotları olarak tanıtılan nöro regresyon ve stokastik nöro regresyon metotlarının farklı problemler üzerinde uygulamaları gösterilmiştir. Tez çalışması kapsamında ortaya konulan orijinal iki modelleme metodundan; nöro regresyon, yapay zeka ve regresyonun avantajlarından yararlanarak matematiksel model oluşturmayı hedeflerken, stokastik nöro regresyon gerçek ve tahmin edilen değerler farkını minimize etmek ve en uygun model katsayılarını belirlemek için yapay zeka ve regresyona ek olarak stokastik optimizasyon tekniklerinden faydalanır. Bir diğer başlık olan optimizasyon sürecininde; Differential Evolution, Nelder Mead, Random Search ve Simulated Annealing metotları tez çalışmayı boyunca problem çözümlerinde tercih edilen optimizasyon algoritmaları olmuştur. Tez çalışmasında; deney tasarımı, modelleme ve optimizasyon için Mathematica, Matlab, Design Expert, Minitab programları kullanılmıştır. Uygulama alanına sahip olan orijinal problem üzerinden deney tasarım metotları; Full Factorial, D-Optimal, Central Composite, Taguchi ve Box Benhken’ın birbirleriyle karşılaştırmaları yapılmıştır. Nöro Regresyon ve Stokastik Nöro Regresyon metotlarının; Yapay Sinir Ağları, Yüzey Yanıt Yöntemi ve Regresyon metotları ile karşılaştırıldıklarında, bir çok avantaja sahip oldukları ve bu metotlara alternatif olarak kullanılabilecekleri gösterilmiştir. Matematiksel modellemede, data setinin eğitim ve test olarak ayrılması aşamasında takip edilen farklı metotların modelleme ve model başarısı üzerine etkileri hold out, k-fold cross validation ve bootstrap data ayırma teknikleri kullanılarak araştırılmıştır. Matematiksel modellerin başarısını ölçmede farklı model değerlendirme kriterlerinden yararlanılmaktadır. Doktora tez çalışması kapsamında, literatür araştırması sonucu tespit edilen 22 farklı model değerlendirme kriteri kullanılarak model başarısı ölçülmüş ve başarı ölçütlerinin birbirleri ile karşılaştırması yapılmıştır. Bu tez çalışması kapsamında ortaya konulan boundedness check kriteri diğer tüm model başarı değerlendirme kriterlerinden farklı olarak modelin kullanılabilir olup olmadığı ile ilgili direk bilgi verebilen tek kriter olmuştur. Tez çalışmasında bir başka araştırma konusu; özel fonksiyonların matematiksel modellemede alternatif model tipi olarak kullanılabilir olup olmadığı ile ilgili olmuştur. Bessel, ChebyShevT, Erf, ExpIntegralIE, Fresnel, Hermite, HyperGeometric, LegendreP, RamanujanTauTheta, RiemannSiegelThetaözel fonksiyon tipleri modelleme amaçlı kullanılmış ve tez kapsamında kullanılan temel matematiksel fonksiyonlar ile karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu doktora tezi kapsamında gerçekleştirilen çalışmalar sonucunda; deney tasarımı, matematiksel modelleme ve optimizasyon süreçlerinin bir bütün olarak düşünülmesi gerektiği anlaşılmıştır. Bir problemin çözümünde aktif rol oynayan bu üç aşama tamamıyla birbirleriyle bağlantılıdır ve birinde ortaya çıkan olumsuzluk diğer süreçleri de etkiler. Tez çalışmasında, bahsedilen bu üç aşama ile ilgili detaylı çalışmalar yürütülmüş ve her bir aşamanın sonuçlar üzerinde direk etkiye sahip olduğu görülmüştür. Tez çalışmasının; deney tasarımı, modelleme ve optimizasyon ile ilgili aşağıdaki sorulara cevap ürettiği düşünülmektedir: ▪ Bir matematiksel modelleme metodu olarak literatürde farklı tip problemlerin çözümünde sıklıkla tercih edilen YSA’nın kısıtları ve sınırlamaları nelerdir? ▪ Model başarısını ölçmede en fazla tercih edilen kriterlerden biri olan R2 ‘nin tek başına bir değerlendirme kriteri olarak kullanılıp model için başarılı veya başarılı değil şeklinde bir karar verilmesi ne kadar anlamlıdır? ▪ Regresyon ve YYY modelleme metotlarında kullanılan polinom yapılar girdi ve çıktı parametreleri arasındaki ilişkiyi açıklamak için yeterli olur mu? Yoksa farklı matematiksel fonksiyonlar kullanımına da ihtiyaç duyulabilir mi? ▪ Taguchi’nin bir deney tasarım metodu olarak kullanılmasının modelleme üzerindeki etkisi nedir? ▪ Matematiksel modellemede, data setinin eğitim ve test olarak ayrılması aşamasında takip edilen farklı metotların modelleme ve model başarısı üzerine etkileri nelerdir? ▪ Model başarısını ölçmede hangi kriterleri kullanmak anlamlıdır? ▪ Deney tasarım metodu seçilirken nelere dikkat edilmelidir? Hangi deney tasarım metodunu kullanmak daha avantajlıdır? ▪ Özel matematiksel fonksiyonların modellemede kullanımı ne kadar anlamlıdır

Tabakalı hibrit kompozit malzemelerin titreşim performanslarının stokastik optimizasyon yöntemleri kullanılarak geliştirilmesi

In recent years, laminated composites are fairly utilized in marine, automotive, aerospace, military and other engineering applications because of their high specific modulus (ratio between the young modulus and the density) and high specific strength (ratio between strength and density). In addition to these features, fiber reinforced composites have inherent tailorability such as fiber orientation and stacking sequence and provide great possibilities to designers against isotropic materials. Determination of the fundamental frequency performance of laminated composite plate is crucial for the design of the composite structures. Especially, in dynamical engineering systems, fundamental frequency have to be taken into account in order to prevent resonance arising from external excitations. Laminated composite materials can fulfill this requirement with an appropriate stacking sequence by using optimization methods. In this thesis, the optimum designs of non-hybrid and hybrid laminated composite plates have been investigated. The considered laminated plate is simply supported on four sides. In non-hybrid cases, fundamental frequency is taken as objective function and fiber orientation angles of the laminated composites are taken as discrete and continuous design variables. The optimization has been conducted using graphite/epoxy, glass/epoxy and flax/epoxy materials for various aspect ratios (0.2-2). Single objective optimization formulation have been used for mathematical verification of model problems. In hybrid cases, multi objective approach is considered to maximize the fundamental frequency and minimize the cost simultaneously. The design variables of the multi objective optimization problems are selected as fiber orientation angles, the number of outer layers (No) having high-stiffness and more expensive and the number of inner layers (Ni ) having low-stiffness and inexpensive. Multi objective optimization has been carried out using hybrid graphite-glass/epoxy and graphite-flax/epoxy materials for various aspect ratios (0.2-2). Ecological approach in automotive, aerospace and marine industries have stated that natural fibers (especially flax) are of great importance for their use as alternative reinforcing materials to glass fibers because of their inherent good vibration and cost xii performances. In this regard, the present study is an attempt to show the usage of flax fiber as an alternative to E-glass in interply hybrid composite structures in terms of fundamental frequency and cost. Stacking sequences design and optimization of laminated composites based on Differential Evolution (DE), Nelder Mead (NM), Random Search (RS) and Simulated Annealing (SA) algorithms are considered. The results show that the proposed optimum graphite-flax/epoxy interply composite structure give better than the result of graphite-glass/epoxy in terms of maximum fundamental frequency and minimum cost. It is also found that DE, NM and SA algorithms show superior or at least comparable performance versus Ant Colony Optimization (ACO), Simulated Annealing (SA) and Genetic Algorithm (GA) in the literature for the same laminated structure design problems

Adaptive fuzzy logic with self-tuned membership functions based repetitive learning control of robotic manipulators

With increasing demand for using robotic manipulators in industrial applications, controllers specific for performing repeatable tasks are required. These controllers must also be robust to model uncertainties. To address this research issue, a repetitive learning control method fused with adaptive fuzzy logic techniques is designed. Specifically, modeling uncertainties are first modeled with a fuzzy logic network and an adaptive fuzzy logic strategy with online tuning is designed. The stability is investigated via Lyapunov type techniques where global uniform ultimate boundedness of closed loop system is guaranteed. Numerical simulation results obtained from a two degree of freedom robot manipulator model and experiments performed on a robot manipulator demonstrate the efficacy of the proposed control methodology. (C) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved

Adaptive fuzzy logic with self-adjusting membership functions based tracking control of surface vessels

Tracking control of surface vessels is aimed where the dynamical model includes uncertainties. In an attempt to design a broadly applicable control methodology, a model independent strategy is pursued. The dynamical uncertainties are modeled via a fuzzy logic network. In the design of the controller, proportional derivative feedback was made use of in conjunction with self-adjusting fuzzy logic compensation term obtained by adaptively updating control representative value matrix along with centers and widths of the membership value vector. Stability of the closed loop system is investigated through novel Lyapunov-based arguments and semi-global practical tracking is guaranteed. Numerical simulation studies are performed that support theoretical findings and demonstrate the effectiveness of the proposed method

Robust State/Output-Feedback Control of Robotic Manipulators: An Adaptive Fuzzy-Logic-Based Approach With Self-Organized Membership Functions

This article aims to design a joint space tracking controller for robotic manipulators having uncertainties in their mathematical representations under the additional constraint that joint velocity sensing not being available. A two-part design is followed where in the first part, the modeling uncertainties are dealt with a self-organized adaptive fuzzy-logic (AFL)-based controller where full-state feedback (FSFB) is assumed. The stability analysis yields semiglobally uniformly ultimately bounded tracking results. In the second part, a high-gain joint velocity observer is designed followed by replacing error vectors in the FSFB controller with their saturated versions obtained from the observer design to arrive at a self-organized AFL-based robust output-feedback controller. The stability analysis is performed via a multiple-step Lyapunov-type method where the semiglobal uniform ultimate boundedness of the tracking error is ensured. Comparative experiment results obtained from a planar robotic manipulator are presented to demonstrate the efficacy of the proposed control methodology

The impact of donor specific anti-HLA antibodies on the outcome of allogeneic stem cell transplantation

...European Society for Blood and Marrow Transplantatio