Geri Dön

Yapay sinir ağları ve cevap yüzeyi metotları ile kalay kaplama sürecinde kalınlık tahmini

Prediction of tin plate coating thickness using artificial neural network and response surface method

  1. Tez No: 150276
  2. Yazar: OKAN GÜRBÜZ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. HASAN KURTARAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tasarım ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

^fcZ*.*** ÖZET H V- ft,: '" ' A'v ü>-.' Kalay Kaplama süreci, tel çekme sanayisinde önemli bir yer teşkil etmektedir. Elektrik ve elektronikteki gelişmeye bağlı olarak kalaylı telin kullanım alanının genişlemesi, yüksek talep miktarı ve üretim sürecinin karmaşık olmayışı nedeniyle yaygın olarak üretilmektedir. Literatürdeki çalışmalar kaplama kalitesi, ürünün iletkenliği ve katkı malzemelerinin kaplama üzerine etkileri konularında yoğunlaşmıştır. Tabi bu çalışmaların hepsi dolaylı veya direk olarak üretim maliyetini azaltmaya yönelik çalışmalardır. Üretime başlamak için kullanılan parametreler, deneysel verilere dayanmaktadır. Üretim ortamındaki şartların değişken olması sebebiyle kalay kalınlığı istenilen sınırlar dahilinde elde edilememektedir. Bu tezde, elde edilmek istenen kalay kaplama kalınlığına doğru ve hızlı bir şekilde ulaşmak amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda toplanan veriler, Yapay Sinir Ağlan (Artificial Neural Network) ve Cevap Yüzeyi (Response Surface) metotları yardımı ile üretim ön hazırlık değerlerini tahmin eden matematiksel modeller oluşturulmasında kullanılmıştır. Sonuç olarak Cevap Yüzeyi metodu ile altıncı dereceden polinom kullanılarak oluşturulan matematiksel model % 4.9 yanılma oranı vererek başarılı olmuştur.

Özet (Çeviri)

SUMMARY Tin plating process, takes an important place in wire drawing industry. Usage of tin-plated wire grows wider according to the development of Electrical and Electronical Industry. High demand and easy production process makes tin plated wire production mostly preferred. Researches in the litterateur focus on plating quality, conductivity of product and the effects of additives on plating. All these researches are directed towards low cost production. The parameters required for production are based on experimental data. Since production conditions can vary, coating thickness is very difficult to achieve within the required limits. In this study, to reach directly to the required coating thickness is targeted. Using Artificial Neural Network and Response Surface methods exploiting the experimental data are utilized to create mathematical models to predict coating thickness.

Benzer Tezler

  1. Belirlenmiş mühendislik problemlerinin tasarımı, modellenmesi ve optimizasyonu için çoklu-stokastik nonlineer nöro-regresyon analizi ve geleneksel olmayan arama algoritmaları tabanlı yeni bir sistematik yaklaşım

    A new systematic approach for design, modeling and optimization of the engineering problems based on stochastic multiple-nonlinear neuro-regression analysis and non traditional search algorithms

    MELİH SAVRAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT AYDIN

  2. A multi-fidelity prediction framework with convolutional neural networks using high-dimensional data

    Yüksek boyutlu veriler ile çok-doğruluklu evrişimsel sinir ağı tabanlı kestirim

    HÜSEYİN EMRE TEKASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİKE NİKBAY

  3. Cevap yüzeyi tasarımları ve sinir ağları yaklaşımı

    Response surface designs and neural network approach

    CEM BAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRİ ÖZTÜRK

  4. Görüntü işleme teknolojisi ve yapay sinir ağlarının gıda ürünlerinde bazı kalite özelliklerinin belirlenmesinde kullanılması

    Determination of some quality properties of foods using image processing technology and artificial neural networks

    HASAN MURAT VELİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Gıda MühendisliğiNamık Kemal Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI

    PROF. DR. ŞEFİK KURULTAY

  5. Birleşi eniyileme problemleri için oto-kontrollü yerel arama yöntemi

    Self-controlled local search method for combinatorial optimization problems

    ÇİĞDEM ALABAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. BERNA DENGİZ