Çevre duyarlı hidrojellerin şişme kinetiğinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
The modelling of swelling kinetics of environment-sensitive hydrogels with artificial neural networks
- Tez No: 200856
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. DİLEK İMREN, Y.DOÇ.DR. M. LEVENT KOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kalsiyum aljinat hidrojelleri, sisme kinetigi, yapay sinir agları, yapay zeka, Ca-alginates hydrogels, swelling kinetics, artificial neural network, artificial intelligence
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Polimerik jellerin difüzyon mekanizmaları oldukça karmasıktır ve pek çok parametreye baglıdır. Bu tez çalısması sisme karakteristikleri modelini tanımlamak için yeni bir teknik olarak yapay sinir aglarının kullanılabilirligini incelemektedir. Çok katmanlı ileri beslemeli, radyal tabanlı fonksiyon ve genel regresyon sinir agları, cevap yüzeyi yöntemi ve lineer olmayan regresyon modelleri yüksek derecede sisebilen fiziksel Ca-aljinat hidrojellerinin denge su içerigini tayin etmek için gelistirilmistir. Sonuçlar yapay sinir agları yoluyla gözlemlenen ve tahmin edilen denge su içerikleri arasında mükemmel bir korelasyon elde edildigini göstermistir. Ayrıca, yapay sinir aglarının modelleme yetenegi cevap yüzeyi yöntemi ve polinom regresyon modelleri ile karsılastırmalı olarak incelenmistir. Elde edilen sonuçlar, yapay sinir aglarının çok degiskenli dogrusal olmayan modellere göre daha yüksek performans gösterdigini ortaya koymustur.
Özet (Çeviri)
The diffusion mechanism of polymeric gels is quite complicated and depends on several paramaters. This thesis, considers the possibility of using artificial neural network as a new technique to identify model for swelling characteristics. Multi layer feed forward, radial basis function and generalized regression neural networks, response surface methodology and nonlinear regression models were developed to determine the equilibrium water content of high level swellable physical Ca-alginates hydrogels. The results showed that an excellent correlation between the observed and predicted equilibrium water contents was obtained by artificial neural networks. Furthermore, the modelling capacity of Artificial Neural Networks was investigated as compared with Response Surface Methodology and non-linear regression model. The results, obtained, showed that Artificial Neural Networks have higher performance than non-linear models
Benzer Tezler
- İlaç içeren NIPAAM hidrojellerinin salınım kinetiğinin incelenmesi
Investigation of the in vitro drug release kinetics of PNIPAAM hydrogels
CEYDA ŞİMŞEK
- Dızayn of ıonıc and electrıc fıeld-sensıtıve polyampholyte hydrogels and ınvestıgatıon of theır usage ın drug release studıes
Iyonik ve sicaklik duyarli polimerlerin tasarimi ve ilaç salim çalişmalarindaki kullaniminin araştirilmasi
AYÇA TETİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Polimer Bilim ve TeknolojisiÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA EKİCİ
- Çevre duyarlı hidrojellerin hazırlanması, karakterizasyonu ve biyomolekül adsorpsiyonunda kullanımı
Preparation and characterization of environmental sensitive hydrogels, and their uses in adsorption of biomolecules
YASEMİN ÇALDIRAN IŞIKVER
- Swelling and elasticity of smart ionic gels based on N,N-dimethylacrylamide with acidic comonomers
N,N-dimetilakrilamit ile asidik komonomer esaslı akıllı iyonik jellerin şişme ve elastisitesi
TALİN BOYACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NERMİN ORAKDÖĞEN
- Smart polymer nanostructures from renewable resources for biomedical applications
Biyomedikal uygulamalar için yenilenebilir kaynaklardan akıllı polimer nanoyapılar
ELİF IŞIKÇI KOCA
Doktora
İngilizce
2020
BiyomühendislikMarmara ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLEK KAZAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR ÇAKIR HATIR