- Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 12 Issue: 1
- Use of Radial Basis Function Neural Network in Estimating Wood Composite Materials According to Mech...
Use of Radial Basis Function Neural Network in Estimating Wood Composite Materials According to Mechanical and Physical Properties
Authors : Ali Ihsan Kaya, Muhammer Ilkuçar, Ahmet Çifci
Pages : 116-123
Doi:10.18185/erzifbed.428763
View : 22 | Download : 8
Publication Date : 2019-03-24
Article Type : Research
Abstract :Mühendisler ve tasarımcılar açısından bir malzemenin mekanik ve fiziksel özelliklerinin bilinmesi malzemenin kullanım amacının belirlenmesinde en önemli kriterlerdendir. Ahşap kompozit malzemelerin mekanik ve fiziksel özelliklere göre tahmini, gelecekteki ahşap kompozit malzeme uygulamalarında önemli bir rol oynayacaktır. Bu çalışmada mobilya endüstrisinde ve inşaat sektöründe yaygın kullanıma sahip olan yonga levha, lif levha, yönlendirilmiş yonga levha ve kontrplak gibi ahşap kompozit malzemelerin mekanik özelliklerine göre tahmin işlemi radyal temelli fonksiyon ağı ile gerçekleştirilmiştir. Ahşap kompozit malzemelerin tahmininde levha yoğunluğu, eğilme direnci, eğilme elastikiyet direnci ve çekme direnci olarak dört fiziksel ve mekanik özellik kullanılmıştır. Bu çalışma, ahşap kompozit malzeme kullanıcılarının herhangi bir konstrüksiyon için önceden belirledikleri mekanik ve fiziksel özellikleri sağlayacak ahşap kompozit malzemenin seçiminde yardımcı olacaktır. Ayrıca, bu çalışma literatürdeki bu boşluğu dolduracaktır.Keywords : Physico-mechanical properties, Plywood, Fiberboard, Radial basis function neural network, Particleboard, Oriented strand board