| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Sürekli Ortamlar Mekaniği | ME 528 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Sürekli ortamların doğrusal olmayan teorisi hakkında temel bir altyapıya sahip olmak. |
| 2. Lagrange, Euler ve karma miktarlar arasında, büyük şekil değiştirmelerde kinematik araçları aracılığıyla geometrik geri çekme ve ileri itme işlemlerini gerçekleştirebilmek. |
| 3. Gerilme kavramını anlamak ve farklı temel gerilme ölçütlerini ayırt edebilmek. |
| 4. Sürekli ortam termodinamiği kurucu modelinin termodinamik tutarlılığı hakkında temel bir anlayışa sahip olmak. |
| 5. Lagrange ve Euler bağlamında sürekli ortam termomekaniğinin temel denge ilkelerini türetmek için yetkin olmak. |
| 6. Hiperelastik bir malzeme modelini algoritmik olarak uygulama pozisyonunda olmak. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Tensor cebiri ve kalkülüsü. Geometrik olarak doğrusal olmayan deformasyonların kinematiği. Teğet, hacim ve alan haritaları. Deformasyon oranları ve şekil değiştirme tensörleri. Geri çekme ve ileri itme operasyonları. Temel gerilme ölçüleri. Sürekli ortam termodinamiğinin korunma yasaları. Malzeme çerçevesi değişmezliğinin ilkeleri. Nesnel oranlar. Malzeme simetrisinin kavramları. Termodinamiğin temel potansiyelleri. Coleman'ın kullanma yöntemi. Sıkıştırılabilir ve sıkıştırılamaz hiperelastiklik ve algoritmik yönleri. Hiperelastikliğin temsilci malzeme modelleri bu derste tartışılan konulardır. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Yok |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Tensor cebiri ve kalkülüsü |
| 2 | Geometrik olarak doğrusal olmayan deformasyonların kinematiği |
| 3 | Teğet, hacim ve alan haritaları |
| 4 | Deformasyon oranları ve şekil değiştirme tensörleri |
| 5 | Geri çekme ve ileri itme işlemleri |
| 6 | Temel gerilme ölçütleri |
| 7 | Sürekli ortam termodinamiğinin korunma yasaları |
| 8 | Malzeme çerçevesi değişmezliğinin ilkeleri |
| 9 | Malzeme simetrisinin kavramları |
| 10 | Termodinamiğin temel potansiyelleri |
| 11 | Coleman'ın kullanma yöntemi |
| 12 | Sıkıştırılabilir ve sıkıştırılamaz hiperelastiklik ve bunun algoritmik yönleri |
| 13 | Hiperelastikliğin temsilci kurucu modelleri |
| |
| Kaynaklar: |
| Gurtin, M. E., Fried, E., & Anand, L. (2010). The Mechanics and Thermodynamics of Continua. Cambridge: Cambridge University Press. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| 3 Saatlik yüzyüze sunum yapılacak ve ödevler ile desteklenecektir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Derse Devamsızlık | 1 | %10 |
| Ara Sınav | 2 | %50 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Makina Mühendisliği ile ilgili matematik ve mühendislik konularında bilgi; alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgi üretir, değerlendirir, yorumlar ve tez yazabilir. | 3 |
| 2 | Makina mühendisliğinde kullanılan güncel teknikler ve yöntemler hakkında kapsamlı bilgi sahibidir; bu teknikleri karmaşık makina mühendisliği problemlerine uygulama yeteneği. | 3 |
| 3 | Makina Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlama ve formüle etme yeteneği, bunları çözmek için yöntemler geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemleri uygulama yeteneği. | 0 |
| 4 | Makina Mühendisliği'nde karşılaşılan karmaşık problemleri analiz etmek ve çözmek için gereken modern teknikleri ve araçları seçme ve kullanma yeteneği; bilgi teknolojilerini etkili bir şekilde kullanma yeteneği. | 0 |
| 5 | Karmaşık sistemler veya süreçler tasarlama ve yenilikçi alternatifler geliştirme yeteneği. | 0 |
| 6 | Deney tasarlama ve yürütme, veri toplama, analiz etme ve Makina Mühendisliği ile ilgili karmaşık problemlerle ilgili sonuçları yorumlama yeteneği. | 0 |
| 7 | Disipliniçi ve disiplinler arası takımlarda ve bağımsız olarak çalışma ve bir takımı yönetme yeteneği. | 0 |
| 8 | Avrupa Dil Portföyü'nün B2 seviyesinde en az bir yabancı dil bilgisi (özellikle İngilizce); rapor yazma yeteneği, net ve anlaşılır talimat verme ve alma yeteneği. | 0 |
| 9 | Çalışmaların sürecini ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda sistemli ve açık bir şekilde yazılı ve sözlü olarak sunabilme yeteneği. | 0 |
| 10 | Ömür boyu öğrenme ihtiyacının farkında olma; bilgiye erişme, bilim ve teknolojideki en son gelişmeleri takip etme ve sürekli güncel kalma yeteneği. | 0 |
| 11 | Veri toplama, tartışma, sunum aşamalarında ve tüm mesleki faaliyetlerde sosyal, bilimsel ve etik değerler hakkında farkındalık. | 0 |