Geri Dön

Yapay sinir ağları yaklaşımıyla lastik kalıbı maliyetlerinin tahmin edilmesi

Forecasting costs of tire mold with artificial neural networks approach

PDF İndir

  1. Tez No: 323177
  2. Yazar: AYNUR GÜRSOY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Lastik Kalıbı, Maliyet Tahmini, Regresyon Analizi, Yanak, Yapay Sinir Ağları, Tire Mold, Cost Forecasting, Regression Analysis, Sidewall, Artificial Neural Networks
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 102

Özet

Bu çalışmada son yıllarda sıkça kullanılan bir tahmin yöntemi haline gelen Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak araba lastik kalıbı maliyetleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Karmaşık dinamiklerinden dolayı oldukça değişken ve etkileşimli bir yapıya sahip kalıp maliyetlerinin bulunabilmesi için doğru ve güvenilir tahminlere gereksinim vardır.Kalıp maliyetlerini belirleyen alt ve üst yanak dış çapı, iç çapı, kalınlıkları, desen karmaşıklığı ve kasa türü ağ mimarisinde ana kriter olarak alınmıştır. Yapay sinir ağının ürettiği sonuçların gerçeği ne kadar yansıttığı istatistiksel olarak araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Regresyon Analizi (RA) ile yapılan maliyet hesaplamaları ile karşılaştırılmış ve yapay sinir ağları ile gerçeğe daha yakın maliyet tahminleri sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

This study has tried to forecast the future costs of automobile tire molds using Artificial Neural Networks (ANN) which became a very popular forecast technique in the recent years. For calculating the cost of a mold which has a considerably unsteady and interactive structure because of its complex dynamics, straight and confidential predictions are needed.Top and bottom sidewall outer diameters, inner diameters, thicknesses, complexity of the pattern and case type were assumed as mean criteria of the cost of each tire mold. The accuracy of the results produced by the neural network was statistically evaluated. The results were compared with cost estimates made by Regression Analysis (RA) and it is comprehensible that the results of ANN are nearer than the results of Regression Analysis to the real costs of these tire molds.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    413575

    Determination of defect rates of traffic accident involvements by using accident reconstruction tools

    Trafik kazası yeniden canlandırma yazılımı kullanarak kazaya karışanların kusur oranlarının belirlenmesi

    ALİ CAN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Makine MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR AYDIN

  2. Tez No

    126878

    Yakıt pili deneysel süreçlerinin yapay sinir ağları yaklaşımıyla modellenmesi

    The Artificial neural networks approach to the modelling on experimental processes of fuel cell

    YAVUZ GAZİBEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İPEK BECERİK

  3. Tez No

    323954

    Estimation of partial saturation to be induced in liquefiable sands for mitigation using artificial neural network approach

    Yapay sinir ağları yöntemiyle sıvılaşma iyileştirmesi için kumlarda uygulanacak kısmı doygunluk tahmini

    ÇAĞDAŞ ÇAYAKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. E. ECE BAYAT

  4. Tez No

    387958

    Distribution of North American tree species under climatic change: An ecological niche modeling study using artificial neural networks

    İklimsel değişikliklerin Kuzey Amerika ağaç türlerinin dağılımı üzerine etkilerinin tahmini: Yapay sinir ağları yaklaşımıyla ekolojik niş modelleme çalışması

    HASAN SERHAN AKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. HASAN NÜZHET DALFES

  5. Tez No

    720284

    Zemin sıvılaşması potansiyellerinin tahmini için MATLAB programına dayalı yapay sinir ağları algoritmalarının geliştirilmesi

    Development of artificial neural network algorithms based on MATLAB program for the estimation of soil liquefaction potentials

    MUHAMMET MÜCAHİT YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Gedik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BOZKURT NAZİLLİ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT TOLON

Geri Dön