Metalik Cam Özelliklerinin Makine Öğrenmesi (Machine Learning) ile İncelenmesi


Şahingöz R. (Yürütücü), Aksu P., Akan T.

Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2024 - 2025

  • Proje Türü: Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje
  • Başlama Tarihi: Kasım 2024
  • Bitiş Tarihi: Kasım 2025

Proje Özeti

Amorf ve nanokristal alaşımlar hala uygulama için önemli bir potansiyele sahiptir ve halihazırda özel transformatörlerde kullanılmaktadır. Fe, Co ve Ni ile B, Si veya C gibi metaloidler mükemmel yumuşak manyetik özelliklere sahip amorf alaşımlarda kullanılır. Metalik camlar, yüksek Curie sıcaklığına (Tc), yüksek geçirgenliğe, düşük koersiviteye ve yüksek elektrik direncine sahiptirler [1]. Ferromanyetik metalik camların manyetik özelliklerini iyileştirmek için çeşitli tavlama teknikleri kullanılmıştır. Jagielinski [2] metalik camların manyetik özelliklerini iyileştirmek ve aynı anda manyetik geçirgenliği (μ) en üst düzeye çıkarmak için ani tavlama yöntemini kullanmıştır. Hodson ve Evetts [3] tarafından farklı bileşimlere sahip metalik camların manyetik özellikleri izotermal ve darbeli ısıtma sonrasında ölçülmüştür. Metalik camlarda elektrik akımı tavlaması ile indüklenen farklı manyetik anizotropi türleri de araştırılmıştır [4]. Genel olarak, döküm numunelerdeki koersivite soğutma hızına  hızına bağlıdır ve yüksek koersivite yalnızca yeni kristalleşme üreten nispeten düşük bir soğuma hızı  [5] veya yüksek ve homojen olmayan iç gerilme seviyeleri üreten çok yüksek soğutma hızları kullanılarak hazırlanan alaşımlarda elde edilebilir. Darbeli tavlama metodu  ferromanyetik metalik camlarda manyetik zor ve zorlanmayı  ve de koersivitiyi  azaltmak için etkili bir yol olduğu iddia edilmiştir [6], [7], [8], [9].
Amorf malzemeler, bir dizi benzersiz manyetik, mekanik ve termofiziksel özelliklerinin yanı sıra yüksek korozyon direnci ve katalitik aktivite nedeniyle yaygınlaşmıştır [10,11,12,13]. Bu malzemelerin özellikleri, atomların uzun menzilli düzeninden çok,  kısa menzilli düzeninin yapısal özellikleriyle ilişkilidir.
Bilindiği gibi cam yapıda manyetik kolay yön (easy magnetisation direction) yoktur. H_res'in yerinin ve şiddetinin değişmesinin sebepleri öncelikle gerilme ve gerinim azalması daha sonra da sırasıyla yapısal geçiş ve dönüşümlerdir. Bu nedenle ısıl işleme daha uzun süre devam ettiğimizde numunedeki yapısal dönüşüm geri dönüşümsüz olduğundan deneyin tekrarlanması mümkün olmamaktadır. Bu nedenle deneyin ilerleyen aşamalarındaki süreçleri makine öğrenmesi ile tahmin etmek oldukça faydalı olmaktadır. Bu sayede test edilemeyen numunenin deformasyonuna neden olacak durumlarda makine öğrenmesi bize büyük fayda sağlamaktadır. H_res kayması, g değeri, H_c, M_s ve M_r gibi manyetik özelliklerin tahmin edilmesinde büyük kolaylık sağlar.