Geri Dön

Bulanık mantık yöntemleri kullanılarak gazlı içeceklerde karbondioksit kontrolü

Using fuzzy logic methods for carbon dioxide control in carbonated beverages

  1. Tez No: 299571
  2. Yazar: JUNEED S.ABDULJABAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İMAN ASKERBEYLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Araştırmalar bulanık mantık denetimi ile elde edilen sonuç performansının klasik yöntemlerele karşılaştırdığımız zaman daha iyi olduğunu göstermiştir. Böylece bulanık mantık kavramı artık bir çok teknolojide daha çözüm getirmesiyle son yıllarda tercih edilmeye başlamıştır. Kontrol sistemi ihtiyacı olarak ortaya çıkmaktadır. Kontrol sistemleri tıp, ekonomi vb gibi birçok alanda geniş şekilde kullanılmaktadır. Son yıllarda bazı alanlarda uygulamaya konan bulanık mantık ve sinirsel bulanık mantık yaklaşımından kontrol alanında da yararlanılmaktır çünkü çok başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Gün gittikçe fazla talep gören gazlı içecekler dünyada popüler içecekler arasına girmiş bulunuyor. Gazlı içecekler de uygulanacak olan bulanık mantık bu çalışma sayesinde gazlı içeceklerde karbondioksitin miktarını belirleyecek, Bulanık mantık ve sinirsel bulanık mantık kullanarak kural tabanı oluşacak ve bu kural tabanıyla gazlı içeceklerde karbondioksitin miktarını belirtecek. Bu miktar CO2 (sıcaklık, basınç ve yoğunluk) bağlıdır. Bu çalışmada mamdani, sugeno ve ANFIS yöntemleri yapılacaktır. Bu üç yöntemin sonuçları bir-biriyle karşılaştıracak ve karbondioksitin gerçek değerine en yakın olan yöntemi belirlenecektir.

Özet (Çeviri)

Researches show that outcome performance obtained with fuzzy logic control is better than classic methods. Therefore fuzzy logic concept has been started to be preferred in recent years since it offers solution in more technologies. It emerges as control system need. Control systems are widely used in many fields such as medicine, economy, etc. Fuzzy logic and neural fuzzy logic approach have been put in practice in some fields in recent years. They have been utilized in control field because very successful outcomes are obtained. Fizzy drinks have been much demanded day by day and they have ranked among the popular beverages in the world. Fizzy logic to be applied in fizzy drinks will determine the carbon dioxide amount in fizzy drinks thanks to this study. Rule base will be created by using the fuzzy logic and neural fuzzy logic and this rule base will determine the amount of carbon dioxide in fizzy drinks. Dependence of this amount to tempature, pressure and density. More than one method will be applied; Mamdani, Sugeno method, ANFIS. Results of these three methods will be compared and method which is closest to the real value of carbon dioxide will be determined.

Benzer Tezler

  1. Bulanık mantık denetimli bir AC/AC konvertör

    A Fuzzy logic controller for AC/AC converter

    HAMİD ARDAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. İSMAİL COŞKUN

  2. Farklı kokuların yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleriyle sınıflandırılması

    A classification of different odors by using artificial neural networks and fuzzy logic methods

    ÜMİT ÖZSANDIKCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYTEN ATASOY

  3. Bulanık AHP ve bulanık TOPSIS yöntemleri ile tedarik sistemi: Jandarma Genel Komutanlığında bir uygulama

    Supply system with fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods: An application in gendarmerie

    MURAT YAZIRDAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENOL ALTAN

  4. Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  5. Destek vektör makine tabanlı bulanık sistemler, yeni bir gürbüz sınıflayıcı ve regresör tasarımı

    Support vector machines based fuzzy systems, a new classifier and regressor design

    AYŞEGÜL UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

    PROF.DR. YAKUP DEMİR