Fuzzy regression modeling of defect rates in a metal casting process
Bir metal döküm sürecindeki hata oraninin bulanik regresyon yöntemi ile modellenmesi
- Tez No: 252924
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL, YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM TÜRKER BAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık değişkenler, Bulanık matematiksel programlama, Bulanık modelleme, Bulanık regresyon, Metal döküm, Fuzzy variables, Fuzzy mathematical programming, Fuzzy modelling, Fuzzy regression, Metal casting
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın iki amacı bulunmaktadır. Amaçlardan birisi, bir döküm sürecinde süreç kalitesinin modellenmesidir. Bu model firma tarafından hatalı ürün sayısının azaltılması amacıyla hata üzerinde en fazla etkisi olan süreç değişkenlerinin belirlenmesi için kullanılabilir. Amaçlardan ikincisi metal döküm verisi için çeşitli bulanık regresyon yaklaşımlarının test edilmesi ve geliştirilmesidir.Bu çalışmada metal döküm sürecinden 36 adet süreç değişkeninin değerleri gözlemlenmiştir. Öncelikle veri kümesine aşamalı doğrusal regresyon analizi (DR) uygulanmış ve sekiz adet değişken seçilmiştir.Süreç değişkenleri incelendiğinde, söz konusu değişkenlerin kesin (crisp) sayılar olarak ifade edilmesi yerine bulanık sayılar olarak ifade edilmesinin daha uygun olabileceği sonucuna varılmıştır. Çalışma kapsamında kullanılan tüm bulanık sayıların üçgensel bulanık sayılar olduğu varsayılmıştır.İlk olarak Hojati ve diğ. (2005) tarafından önerilen Hojati-Bector-Smimous (HBS2) yöntemi, çok değişkenli modelleme yapılabilecek şekilde genelleştirilmiş ve veriye uygulanmıştır. Elde edilen sonuçların doğrusal regresyon ile karşılaştırılması amacı ile veriye doğrusal regresyon analizi uygulanmıştır. Benzer şekilde, HBS2 yöntemi ve diğer bulanık yöntemlerin karşılaştırılması amacı ile Türkşen ve Çelikyılmaz (2006) tarafından geliştirilen Bulanık Fonksiyonlar (BF) yöntemi uygulanmıştır. Ayrıca Özer (2009) tarafından geliştirilen Parametrik Olmayan İyileştirilmiş Bulanık Sınıflandırma Fonksiyonları (POİBSF) yöntemi, bulanık doğrusal regresyon analizine uyarlanmıştır. Geliştirilen bu yöntem Parametrik Olmayan İyileştirilmiş Bulanık Fonksiyonlar (POİBF) yöntemi olarak adlandırılmış ve veriye uygulanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study has two purposes. One of them is to develop model of a metal casting process quality. This model can be used by the company to reduce the number of defects by identifying the process variables which have the most important effects on a certain defect type. The second purpose is to test and develop certain fuzzy regression approaches for the case problem.In the case study, 36 process variables are observed from the metal casting process. Initially, stepwise linear regression (LR) method is applied to the data set and 8 independent variables are selected as significant. When the process variables are examined, it is realized that instead of identifying them as crisp, expressing them with fuzzy numbers is more appropriate. In the scope of the study, all fuzzy numbers are assumed to be triangular fuzzy numbers.First the Hojati-Bector-Smimous (HBS2) method developed by Hojati et al. (2005) is generalized to multi variable modeling and then applied to the data set. In order to make a comparison between HBS2 and linear regression (LR) approach, the latter isalso applied. Similarly, in order to make a comparison between HBS2 and other fuzzy methods, Fuzzy Functions (FF) method developed by Türkşen and Çelikyılmaz (2006) is used. Furthermore, Non-Parametric Improved Fuzzy Classification Functions developed by Özer (2009) is adapted to the case of fuzzy linear regression. The newly developed method called as Non-Parametric Improved Fuzzy Functions (NIFF) is applied to the same data set for a comparison with the other solutions.
Benzer Tezler
- Çamaşır makinesinde yapay sinir ağları ile dengesiz yük miktarı tahmini
Estimation of unbalanced load weight in a washing machine using artificial neural networks
ONURCAN GÜNDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET FARUK BAKAN
- A non-parametric circular network construction via simulations and a Hidden Markov model for the HIV-1 protease cleavage site detection
Simulasyonlar üzerinde parametric olmayan bir dairesel ağ inşaası ve HIV-1 proteaz kesim noktalarının Hıdden Markov modeliyle tespiti
ELİF DOĞAN DAR
Doktora
İngilizce
2023
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU
PROF. DR. ASHİS SENGUPTA
- Açıklık ve kapalılık varsayımları altında Yeni Keynesyen Hibrit (Melez) Phillips Eğrisinin bulanık doğrusal regresyon modellemesi
Fuzzy linear regression modeling of the New Keynesian Hybrid Phillips Curve under openness and closeness assumptions
DOĞAÇ ACAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonomiTrakya ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KENAN TERZİOĞLU
- Modifiye bitümlü karışımların marshall testi akma değerinin bulanık mantık ve regresyon yöntemleri kullanılarak modellenmesi
Modeling of marshall test flow value of modified bituminous mixtures by using fuzzy logic and regression methods
MERVAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇALIŞICI
- Siyah alaca ineklerde bulanık mantık ile kontrol günü süt verimlerinin modellenmesi
Modeling of daily milk yields of holstein friesian cows via fuzzy logic
METİN GÜLPER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
ZiraatSüleyman Demirel ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİKMET ORHAN