Geri Dön

Çoklu doğrusal regresyon (MLR) metoduyla Ni-Mn-Ga esaslı şekil hafızalı alaşımlara eşlik eden Ms, Mf, As, Af, As-Ms sıcaklıklarının belirlenmesi

Multiple Lineer Regression (MLR) with a method of Ni-Mn-Ga shape memory alloys based accompanying Ms, Mf, As, Af, and As-Ms determatıon of temperature

  1. Tez No: 343594
  2. Yazar: MAHMUT GEÇKİL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ DOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Şekil hatırlamalı alaşımlar, MLR metodu, ANN metodu, Ni-Mn-Ga esaslı alaşımlar, Dönüşüm sıcaklıkları
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Bu çalışmada yakın dönemde önemli uygulama alanları bulan Ni-Mn-Ga esaslı Şekil Hatırlamalı Alaşımlar (Shape Memory Alloys) 'a eşlik eden marstensite faz dönüşümlerinde, gözlenen faz dönüşümü sıcaklıkları lineer bir program olan Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR) metoduyla, çok sayıda deneysel sonuçların bir değerlendirmesine giderek, deney yapılmadan, teorik olarak tespit edilmiştir. İlk olarak Ni-Mn-Ga-Fe-In-Si-Co-Dy alaşımlarının dönüşüm sıcaklıklarını, Çoklu Doğrusal Regresyon metoduyla, daha sonrada Ni-Mn-Ga alaşımlarının dönüşüm sıcaklıklarını Çoklu Doğrusal Regresyon metoduyla analiz edilip, deneysel sonuçlarla bir karşılaştırılması yapılmıştır. ANN metoduyla da analiz yapılarak, kompozisyonların lineerliği doğrulanmıştır. Deneysel sonuçlarla teorik sonuçların uyum içinde olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, the phase transition temperature of Ni-Mn-Gabased alloys, which has important exercise areas, accompanying Shape Memory Alloys observed in martensit phase transformation, were determined by a linear program Multiple Linear Regression (MLR), reccentlys the transformation temperatures evoluating a lot of experimental results with out doing experiment. Firstly of Ni-Mn-Ga-Fe-In-Si-Co-Dy alloys and the results obtained from MLR and those from the ANN regression compared with experiment result. It was corfirmed by doing analysis by MLR and ANN metod, that linearity of the starting temperatures as a function of the compositions. It was seen that the experimental and the oretical results are in good agreement. KeyWords: Shape memory alloys, MLR metod, ANN metod, Ni-Mn-Gabased alloys, Transformation temperatures.

Benzer Tezler

  1. Günlük buharlaşma miktarının yapay sinir ağları metotları ve klasik yöntemlerle tahmini

    Daily evapotranspiration estimation using artificial neural networks and classicial methods

    SÜREYYA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ÜNEŞ

  2. A hybrid prediction approach using multiple linear regression and decision tree

    Çoklu doğrusal regresyon ve karar ağacı kullanarak hibrit tahmin yaklaşım

    MARYAM ARIF AZEEZ AZEEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR

  3. Potansiyometrik çoklu mikro-sensör sisteminin tasarımı ve uygulamaları

    Design of a potentiometric micro-multi-sensor system and its applications

    FATİH ÇOLDUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    KimyaOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜBERRA ANDAÇ

  4. Yapay sinir ağ modelleri ve bir tekstil firmasında uygulama

    Artificial neural network models and an application at a textile firm

    VESİLE SİNEM ARIKAN KARGI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonometriUludağ Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ÖZTÜRK

  5. Prediction of maximum oxygen uptake (VO2max) with submaximal and questionnaire variables using different regression methods

    Submaksimal ve anket değişkenleri kullanarak maksimum oksijen tüketiminin farklı regresyon yöntemleriyle tahmin edilmesi

    ESER YÜCEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY