Geri Dön

Bazı mühendislik uygulamalarında kullanılan esnek hesaplama yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparision of soft computing methods in some engineering applications

  1. Tez No: 398900
  2. Yazar: SÜLEYMAN HİLMİ ÇAKIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Esnek hesaplama yöntemleri, karmaşık, zor ve belirsiz bilgi prosesleri içeren ve doğrusal olamayan parametreler arasında ilişki kurulmasını gerektiren problemlerin çözümünde başarılı olduğundan, birçok mühendislik problemlerinde kullanılmaktadır. Bu tezde esnek hesaplama (yapay zeka) yöntemleri üzerine kapsamlı bir çalışma yapılmıştır. Örnek mühendislik problemi olarak makine mühendisliği alanında yaygın olarak kullanılan Elektro erozyon ile işleme (EEİ) yöntemindeki girdi ve çıktı parametreleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Öncelikle, elektro eerozyon tezgâhında girdi parametreleri olarak; deşarz akımı (I), vurum süresi (Ton), ve bekleme süresinin (Toff), çıktı parametreleri olarak; malzeme kaldırma oranı (MRR), elektrot aşınma oranı (EWR) ve ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) alınarak deneysel çalışmalar yapıldı. Deneysel sonuçlar ve veri setleri kullanılarak ANFIS, YSA and GEP modelleri geliştirildi ve sonunda bu modellerin performansları karşılaştırılarak en iyi modeller sunuldu. Geliştirilen tüm modellerin tahmin sonuçları, istatistiksel performanslarına göre karşılaştırıldığında başarılı olmakla birlikte, ANFIS modellerinin diğerlerinden biraz daha başarılı olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Since the soft computing methods are successful in solving problems that are complex, difficult and including uncertain information processes and require relationship between the nonlinear parameters, they are used for many engineering problems. In this thesis, a comprehensive study is made about the soft computing methods. Relationships between the input and output parameter of electro erosion process which is commonly used in mechanical engineering were investigated as an example of engineering problem. Initially in EDM machine, some experimental studies were carried out by taking the discharge current (I), pulse on-time (Ton) and pulse off-time (Toff) as input parameters and surface roughness (Ra), electrode wear ratio (EWR) and material removal rate (MRR) as the output parameters. Using the experimental results and data set, ANFIS, ANN and GEP models are developed and then their performances were compared and best models for EDM process were proposed. According to the results of estimating the parameters of all models in the comparison in terms of statistical performance is sufficient, but observed that ANFIS model is slightly better than the other models.

Benzer Tezler

  1. FFT-based viscosity sensing for a micropillar-based microfluidic chip

    Mikrosütun tabanlı mikroakışkan çip için FFT tabanlı viskozite ölçümü

    ILYAR JAFARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN

    DOÇ. ONUR FERHANOĞLU

  2. Expert systems in welding

    Kaynak teknolojisi için uzman sistem uygulamaları

    ÖZGÜR POLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. BARLAS ERYÜREK

  3. Esnek hesaplama yöntemlerinin jeodezide uygulamaları

    Applications of soft computing methods in geodesy

    ORHAN AKYILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TEVFİK AYAN

  4. Deep unfolding for clutter removal in ground penetrating radar

    Yere nüfuz eden radarda kargaşa gidermek için derin katman açma

    SAMET ÖZGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  5. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR