Geri Dön

Bazik oksijen fırınında yapay sinir ağlarının uygulanması

Application of artificial neural network for basic oxygen steelmaking

PDF İndir

  1. Tez No: 216239
  2. Yazar: AHMET ÖZBEK
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. RECEP ARTIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Metalurji Mühendisliği, Metallurgical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Yapay zeka baslıgı altında, son yıllarda üzerinde en çok arastırma yapılan dallardan birisi Yapay Sinir Agı (Artificial Neural Networks) modelleridir. YSA arastırmaları; optimizasyon, kontrol, görüntü ve imaj isleme, konusulan dili anlama ve ayırma, dogal dil isleme ve tahmin gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu çalısmada önce Yapay Sinir Aglarının yapısından ve çelik üretimi yapılan bazik oksijen fırınında çelik üretim prosesinden özet olarak bahsedilmistir. Deneysel çalısmalarda ise entegre bir demir çelik fabrikasında BOF'da üretilen ?7112 K? çeliginin üretim sürecinde elde edilen gerçek veriler temin edilerek bir model olusturulmustur. Alınan veriler alasımsız düsük karbon çeligi olup çeligin kimyasal bilesimi ve kullanılan baslangıç sıvı ham demirin bilesimi ve diger girdiler kullanılarak seçilen çıktı degiskenlerinin mümkün olan en düsük hata oranı ile tahmin edilmesine çalısılmıstır. Program olarak ise MATLAB 7.0 R14 ? Neural Network Toolbox kullanılmıstır. Olusturulan modelde 226 adet verinin 176 adedi egitim, geri kalan 50 adedi test için kullanılmıstır. Girdi ve çıktı degiskenlerinin adet ve sayısal degiskenlik bakımından çok oldugundan programda degerler normalize edilerek tanjant sigmoid fonksiyonu kullanılmıstır. Yapay sinir agında kullanılan iterasyon sayısı 3000 olarak gerçeklestirilmistir. Gizli Katman Nöron Sayısı için 5, 10, 15, 20 ve 25 degerleri kullanılmıs ve en düsük hata oranını veren Nöron Sayısı 25 adet olarak tespit edilmistir. Bunun sonucunda tüm tahmin edilen çıktı ortalaması hata oranı %0,38 olarak bulunmustur. Bulunan tahmini degerler ve hata oranlarına bakıldıgında bazılarının gerçek degerlere yakın oldugu; buna karsılık bazılarının ise (%C ve % Mn gibi) hata oranlarının yüksek çıktıgı gözlenmistir. Bunun sebebi baslangıç girdi verilerindeki degiskenliktir. Sonuç olarak, sınırlı sayıda girilen kural ve girdi degiskenlerine ragmen, gerçek degerlere oldukça yakın tahmin sonuçları elde edildiginden BOF'un yapay sinir agı ile modellemesi ve kontrolünün yapılabilecegi belirlenmistir.

Özet (Çeviri)

In recent years, one of the research subjects which has been widely studied is Artificial Neural Network (ANN) Models. ANN researches are applied to various fields such as optimization, control, image processing, language acquisition and recognition, natural language processing and forecasting. In this study, firstly Structure of Artificial Neural Network and Basic Oxygen Steelmaking were briefly described. In experimental work, a model was created based on real plant data?s for ?7112 K? low carbon steel, which was obtained from BOF steel making unit working at domestic integrated iron and steel making plant. Real plant data?s used in this study for the prediction of outputs with the lowest error ratio as much as possible, which were included composition of molten pig iron, targeted steel composition and other inputs. MATLAB 7.0 R14 ? Neural Network Toolbox was used throughout this work as computer program for modeling and for the prediction of outputs. In the developed model the number of data used was 226 of which 176 of them were used for training and the rest of 50 data for allocated for testing. Normalization was carried out for inputs and outputs due to high number of data and their variability and inconsistency and tangent-sigmoid function was utilized as a function. The number of iteration used was 3000 for the Artificial Neural Network. Trail and error method was applied for Number of Hidden layers or Neuron number, which was in the range of 5, 10, 15, 20 and 25 and the lowest error ratio for Neuron number was found at 25. As a result of this prediction studies, mean value of all prediction error ratio was found to be 0.38%. Some of the predicted values and their error ratios were very close to real plant data but on the other hand, some error ratio results (such as C % and Mn %) were found to be very high. This may be due to the fluctuations of related input values. Consequently, although limited number of inputs and variables were used in the prediction and training stage, very promising prediction results that were comparatively very close to real data were obtained. Therefore it was determined that BOF steelmaking could be controlled and modeled by the application of artificial neural network.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    183999

    Çok doymamış yağ asitleri bakımından zengin alg ilave edilen yemlerin levrek (Dicentrarchus albrax L., 1758)'de büyüme performansı ve vücut komposizyonuna etkisi

    Effects of pufa (Polyunsaturated fatty acids) enriched algae added diets on growth and body composition of sea bass (Dicentrarchus labrax L., 1758)

    KAMİL MERT ERYALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Su Ürünleriİstanbul Üniversitesi

    Su Ürünleri Yetiştiriciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL ŞENER

  2. Tez No

    910475

    Kord teli uygulamalarına yönelik çeliklerin üretim ve sürekli döküm proses parametrelerinin optimizasyonu

    Optimization of production and continuous casting process parameters of steels for cord wire applications

    İLKER AYÇİÇEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SOLAK

  3. Tez No

    166947

    Synthesis of Ti,Cr,Mn,Fe,Co,Ni,Cu,Zn sulfides by solid-gas reactions, investigation of structural and conducting properties

    Katı-gas tepkimeleri ile Ti,Cr,Mn,Fe,Co,Ni,Cu,Zn sülfür bileşiklerinin sentezi, yapısı ve iletkenlik özelliklerinin incelenmesi

    MUSTAFA FATİH GENİŞEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    KimyaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYŞEN YILMAZ

  4. Tez No

    485366

    An experimental investigation of in situ combustion in fractured heavy oil systems

    Çatlaklı ağır petrol sistemlerinde yerinde yanmanın deneysel olarak incelenmesi

    MELEK DENİZ PAKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ÇINAR

  5. Tez No

    444214

    Combustion behaviors of Kütahya-Tunçbilek and Adıyaman-Gölbaşı lignites in oxygen enriched environments

    Kütahya-Tunçbilek ve Adıyaman-Gölbaşı linyitlerinin oksijence zenginleştirilmiş ortamda yanma davranımlarının incelenmesi

    ÖZLEM UĞUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANZADE AÇMA

Geri Dön