Bazı mühendislik problemlerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantığın uygulanması
The implementation of artificial neural networks and fuzzy logic on some of engineering problems
- Tez No: 318468
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NECATİ OLGUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağları, bulanık mantık, beton basınç dayanımı, tahmin, yapay zekâ, artificial neural networks, fuzzy logic, concrete compressive strength, forecasting, artificial intelligence
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu çalışmada çimento, su, agrega(çakıl, kum), yüksek fırın cürufu, akışkanlaştırıcı ve uçucu külün beton basıncı üzerindeki etkileri Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık Sinirsel Denetim Metodu kullanılarak elde edilmiştir.Chung-Hua Üniversitesi'nden Prof. I-Chen Yeh beton basınç dayanımının kullanılan malzemelere göre nasıl değişiklik göstereceğini ölçmek için toplamda 7 farklı maddenin değişik şekilde karıştırılmasıyla bir deney yapmıştır. Deneyde betonu 28 gün beklettikten sonra basınç dayanımı ölçülmüştür [1].Bu deneysel veriler kullanılarak YSA metodu ile bulunan değerler gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. Daha sonra ise Bulanık Mantık Sinirsel Denetim Metodu kullanılarak elde edilen veriler gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. En sonunda ise gerçek değerler, YSA ve Bulanık Mantık Sinirsel Denetim Metodu ile bulduğumuz değerler ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, cement, water, aggregates, slag, fly ash concrete plasticizer and pressure effects on the Neural Control Method using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic have been obtained. Chung-Hua University, Prof. I-Chen Yeh how the concrete compressive strength will vary according to materials used in different ways to measure the mixing experiment has a total of 7 different matters. After waiting 28 days compressive strength of concrete was measured in the experiment.The experimental data were compared with actual values; the values determined using the ANN method. Then, the neural fuzzy control with the actual values compared with data obtained using the method. In the end, the actual values, ANN and Fuzzy Logic Control Method with Neuro were compared with the values we find.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ve bulanık mantığın bazı mühendislik problemlerinde uygulanması
Applicatian of artificial neural network and fuzzy logic in engineering problems
MEHMET ALİ ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
MatematikGaziantep ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN
- Yapay zeka metotlarının bir sınıflandırma probleminde karşılaştırılması
Comparison of artificial intelligience methods for a classification problem
NİLGÜN ŞENGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- Ege bölgesi doğal akarsularında katı madde taşınımı için ampirik, regresyon ve yapay zeka yöntemlerinin uygulanması
Application of empirical, regression and artificial intelligence methods for the sediment transport in natural streams of the Aegean region
ASLI ÜLKE
Doktora
Türkçe
2010
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiHidrolik Hidroloji ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ ÖZKUL
PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR
- Exploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers
Tam bağlantılı katmanların sınıflandırma performansını iyileştirmek için eğitim setlerindeki kümeleme örüntülerinden faydalanma
TOLGA AHMET KALAYCI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN