Yapay sinir ağları yaklaşımıyla lastik kalıbı maliyetlerinin tahmin edilmesi
Forecasting costs of tire mold with artificial neural networks approach
- Tez No: 323177
- Danışmanlar: PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Lastik Kalıbı, Maliyet Tahmini, Regresyon Analizi, Yanak, Yapay Sinir Ağları, Tire Mold, Cost Forecasting, Regression Analysis, Sidewall, Artificial Neural Networks, Cost estimation
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2015
Makine MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR AYDIN
- 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
2002
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İPEK BECERİK
- 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
- Yapay sinir ağları ile talep tahminleme ve doğrusal programlama yaklaşımı ile dağıtım ağı optimizasyonu
Demand forecasting with artificial neural networks and distribution network optimization with linear programming approach
MUHAMMED ARDA VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHLİKA KOCABAŞ AKAY
- Yapay sinir ağları yaklaşımı ile frezeleme operasyonları için yüksek performanslı kesici takım tasarımı
High-performance cutting tool design for milling operations using artificial neural networks approach
TOLGA BERKAY ŞİRİN
Doktora
Türkçe
2026
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA AY