Yapay sinir ağları ve Ranque-Hilsch vorteks tüpünde uygulanması
Artificial neural network and application at Ranque-Hilsch vortex tube
- Tez No: 287203
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT GÜMÜŞEL, PROF. DR. ORHAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Yapay sinir ağları ve bir otomotiv firmasında satış talep tahmini uygulaması
Artificial neural networks and sales demand forecasting application in the automotive industry
MERAL SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM DEMİR
- Yapay sinir ağları ve bulanık mantık ile sanayi üretim endeksi tahmini
Forecasting industrial production index with artificial neural networks and fuzzy logic
ABDURRAHMAN ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL NUSRET BULUŞ
- Yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemleri ile meme kanseri koltuk altı lenf nodu durumunun belirlenmesi
Prediction of the axillary lymph node status in breast cancer using artificial neural network and logistic regression analysis methods
RUKİYE KARAKIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNAN GÜLER
- Flight control using neural networks and fuzzy logic
Yapay sinir ağları ve blanık mantık ile uçuş denetimi
MEHMET ÖZGÜR ERİNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Havalı yağlama sisteminin yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile kontrol tasarımı
Design of air oiled system via using artificial neural networks and fuzzy logic applications
HACI ŞABAN CELAYİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER