Yapay sinir ağları tabanlı fonksiyonel yaklaşım ve mühendislik uygulamaları
Artificial neural network based functional approximation and engineering applications
- Tez No: 212011
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tasarım ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Sinir Agları (YSA) fonksiyonel yaklasımlarda daha güvenilir tahminler yapması ve lineer olmayan problemlerin çözümlerinde geleneksel öngörü metotlarına göre daha etkin sonuçlar vermesinden dolayı son yıllarda mühendislik uygulamalarında daha yaygın kullanılmaya baslanmıstır. Bu çalısmada, mil devri, ilerleme hızı, kesme derinligi, makina titresim ve yüzey pürüzlülük degerlerini içeren degisik boyutlardaki üç farklı parmak frezeleme veri setine mühendislik fonksiyonel yaklasım aracı YSA ile yaklasımda bulunulmustur. YSA kontrol parametrelerinin öngörü sonuçlarına etkileri gözlemlenmis ve karsılastırılmıstır. Veri miktarı azaldıkça yetersiz egitim nedeniyle YSA ile yapılan öngörülerin güvenilirliginin de azaldıgı görülmüstür. Daha iyi öngörüler yapabilmek için YSA programı kullanıcısının deneyimine baglı olarak kontrol parametreleri üzerinde düzenlemeler yapılmıs ve analizler tekrarlanmıstır. Deneme yanılma yöntemi kullanılarak düzenlenen parametrelerle sonuçlarda iyilestirmeler saglanmıstır. Analizler ögrenme oranının YSA egitim ve test yetenegine en fazla etkiyi yapan parametre oldugunu göstermistir. YSA sonuçlarını ve performansını karsılastırmak amacıyla aynı veri setleri seçilen lineer yapılı etkilesimsiz Çoklu Regresyon Analizinde (ÇRA) kullanılmıstır. YSA ve ÇRA öngörü sonuçları grafiksel olarak ve bagıntı faktörleri kullanılarak karsılastırılmıstır. ncelenen veri setleri ile yapılan tüm analizlerin sonuçlarına göre YSA'nın niteliksel ve fonksiyonel açıdan ÇRA'den daha iyi öngörülerde bulundugu gözlemlenmistir.
Özet (Çeviri)
Artificial Neural Networks (ANN) are to be used more widespread in engineering applications in recent years due to their reliable predictions in functional approximations and giving more effective results in solving nonlinear problems compared to conventional prediction methods. In this study, three different size of end milling process data sets including feed rate, spindle speed, depth of cut, machine vibration and surface roughness values are approximated using ANN as an engineering function approximation tool. The effects of ANN control parameters on the prediction results are observed and compared. It is seen that, due to poor training the reliability of the predictions made by ANN decreased as the size of the data sets decreased. In order to get better predictions the control parameters are reorganized depending on experience of the ANN program user and the analyses are repeated. Improvements on the prediction results are achieved with rearranged parameters by adapting trial and error method. Analysis shows the learning rate as being the most effective parameter on the ANN training and testing capability. In order to compare the ANN results and performance, the same data sets are also used in Multiple Regression Analysis (MRA) using linear model without interaction terms. ANN and MRA prediction results are compared with graphics and correlation factors. According to the results of all analysis done via ANN and MRA, it is observed that ANN makes better predictions than MRA from qualitative and functional point of view for the study of interest.
Benzer Tezler
- Biyomedikal mühendisliği uygulamaları için LLM tabanlı çok görevli öğrenme çerçevesi kullanılarak çoklu özellikli polimer tahmini
Multi-property polymer prediction using an LLM-based multi-task learning framework for biomedical engineering applications
MURAT TEKSÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Mühendislik BilimleriAnkara ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLAL GÖKTAŞ
- Comressıon of convolutıonal neural networks vıa hıgh dımensıonal model representatıon
Yüksek boyutlu model gösterilimi aracılığıyla evrişimsel sinir ağlarının sıkıştırılması
BERNA YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Physics-informed learning of interpretable surrogates for modeling and control
Modelleme ve kontrol için yorumlanabilir vekil dinamiklerin fizik bilgili öğrenimi
MURAT FURKAN MANSUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Mikroşebekelerde ada olaylarının tespiti için özellik tabanlı makine öğrenimi yaklaşımı
A feature-based machine learning approach for the detection of islanding events in microgrids
YAHYA AKIL
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ RIFAT BOYNUEĞRİ
DOÇ. DR. MUSA YILMAZ