Geri Dön

Yapay sinir ağları ve Ranque-Hilsch vorteks tüpünde uygulanması

Artificial neural network and application at Ranque-Hilsch vortex tube

PDF İndir

  1. Tez No: 287203
  2. Yazar: MURAT ERAY KORKMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT GÜMÜŞEL, PROF. DR. ORHAN AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Yapay Sinir Ağları, Yapay Zeka konusunda çalışan araştırmacıların yoğun ilgi gösterdiği alanların başında gelmektedir. Kendi kendine veya örneklerle öğrenebilme, genelleme yapabilme gibi özellikleri sayesinde problemleri çözebilme konusunda çok başarılı bir araç olan Yapay Sinir Ağları, son yıllarda yaşanan teknolojik gelişmelere paralel olarak çok hızla yayılmakta, araştırma ve uygulamalarda yoğun olarak kullanılmaktadır. Özellikle doğrusal olmayan, matematiksel olarak modellenmesi güç olan problemlerin çözümünde sağladığı kolaylıklardan dolayı tercih edilmektedir.Bu tez çalışması kapsamında, deneysel verilerden yararlanarak karşıt akışlı Ranque-Hilsch vorteks tüpünün uygulaması yapılmıştır. Öncelikle Yapay Sinir Ağları teorik olarak anlatılmış, yapısından ve temel öğrenme yöntemlerinden bahsedilmiştir. Oluşturulan ağ için Çok Katmanlı Algılayıcı Modeli kullanılmış ve vorteks tüpünün performansı Yapay Sinir Ağları ile modellenmiştir.Yapılan çalışmalar sonucunda Transfer Fonksiyonunun, Veri Seçim Yönteminin ve Veri Sayısının Yapay Sinir Ağı performansına etkileri gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Artificial Neural Networks are one of the fields which have shown great interest by artificial intelligence researchers. Artificial Neural Networks; a very successful tool for solving problems, thanks to features such as self-learning or learning from examples and ability to make generalizations are spreading very rapidly and intensively used in researches, applications due to technological developments in recent years. Artificial Neural Networks are especially preferred for non-linear, difficult to modelling mathematical problems due to conveniences provided for to solve the problems.Scope of this thesis is; to practice counter-flow Ranque-Hilsch vortex tube by using experimental data. Primarily, Artificial Neural Networks were theoretically explained and it?s structure, basic learning methods were mentioned. For the generated network, multilayer perceptron model was used and the performance of the vortex tube was modelled with neural networks.As a result of this thesis, to observe how transfer function, data selection method and number of data effects to Artificial Neural Network?s performance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    82465

    A Comparative study of artificial neural network and the alternative statistical methods

    Yapay sinir ağları ve alternatif istatistik metodlarının karşılaştırmalı çalışması

    FERAY ADIGÜZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. QAMARUL İSLAM

  2. Tez No

    73028

    Exchange rate forecasting: Box-Jenkins method vs. neural networks

    Yapay sinir ağları ve Box-Jenkins modeli kullanarak döviz kur tahmini

    ALPER ÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    İşletmeOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ YAZICI

  3. Tez No

    798321

    Flight maneuver classification using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile uçuş manevrası sınıflandırma

    FİKRİCAN PUSAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE

  4. Tez No

    354569

    Yapay sinir ağları ve K-MEANS kullanarak sınır değerlerine göre yazılım efor tahmini

    Software effort estimation with boundaries using artificial neural networks and K-MEANS

    ÖMER FARUK SARAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU

  5. Tez No

    688178

    Yapay sinir ağları ve bert dil modeli kullanılarak zaman bazlı duygu analizi: whatsapp yeni gizlilik sözleşmesine yönelik yorumların araştırılması

    Time based sentiment analysis using artificial neural networks and bert language model: Exploring comments on whatsapp's new privacy policy

    KAZIM TİBET SAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KUTAN KORUYAN

Geri Dön