Yapay sinir ağları ve paralel akışlı ısı eşanjörlerinde uygulanması
Artificial neural network and application at heat exchangers
- Tez No: 300915
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT GÜMÜŞEL, PROF. DR. ORHAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Yapay Sinir Ağları(YSA) tekniği günümüzde bir çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. En basit haliyle insan beyninin çalışma şeklini taklit eden Yapay Sinir Ağları, Yapay Zeka çalışmaları içerisinde önemli bir yere sahiptir. YSA tekniği bir bilgisayar sistemine girilen verilerle öğrenebilme yeteneği kazandırabilmektedir. Birçok avantajı olan ve gün geçtikçe gelişen bu teknikten günümüzde birçok alanda faydalanılmaktadır.Bu tez çalışması kapsamında, Yapay Sinir Ağlarının deneysel verilerden yararlanarak paralel akışlı ısı eşanjörlerinde uygulaması yapılmıştır. Öncelikle Yapay Sinir Ağları teorik olarak anlatılmış, yapısından ve temel öğrenme yöntemlerinden bahsedilmiştir. Ardından Isı değiştiricileri, özellikleri ve sınıflandırılmasından bahsedilmiştir. Daha sonra deneysel çalışmalarla ısı değiştiricisinden elde edilen verilerden faydalanarak, Çok Katmanlı Algılayıcı Modeli ile oluşturulan Yapay Sinir Ağları ile uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda YSA'nın ısı değiştiricilerinde kullanımının uygunluğu araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Artificial neural Networks are using in a wide variety of application fields in today?s world. Artificial Neural Networks, which simply imitates the working method of human brain, has an important place in artificial intelligence studies. ANN technology can bring the ability to learn to a computer system from a specified input value. This technology is being utilized in many fields which also brings a lot of advantages and improving day by day.In this paper, an artificial neural network application has been made on parallel flow heat exchangers using experimental data. First, ANN has been explained in theory and its structure and basic methods of learning has been mentioned. Multi-layer perceptron model has been used for the network formed and an ANN has been modelled using the experimental data gathered by a heat exchanger. In this concept, availability of ANN on heat exchangers has been examined.
Benzer Tezler
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Yapay sinir ağları ve Ranque-Hilsch vorteks tüpünde uygulanması
Artificial neural network and application at Ranque-Hilsch vortex tube
MURAT ERAY KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Makine MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT GÜMÜŞEL
PROF. DR. ORHAN AYDIN
- Büyükbaş hayvansal atıkların biyometanizasyon süreçlerinin iyileştirilmesinin araştırılması
Investigation of improving biomethanization processes of cattle manure
FATİH TUFANER
Doktora
Türkçe
2015
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAŞAR AVŞAR
- 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
- Görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka yöntemleri kullanarak görüntü içinde görüntü arama
Image searching inside another image using image processing techniques and artificial intelligence methods
MEHMET KARAKOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KADİR KAVAKLIOĞLU