Geri Dön

Yapay sinir ağları metodu ile kalıp işlerinde bir verimlilik ve adam-saat tahmini modeli

Efficiency and man-hour analysis model in formwork operations by using artificial neural networks method

  1. Tez No: 421969
  2. Yazar: MURAT SÖNMEZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. S. ÜMİT DİKMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

1980'li yılların başından itibaren mühendislikte artarak uygulama alanı bulan yapay sinir ağları yöntemi, temelinde insan beyninin çalışma ilkelerini taklit ederek çalışan bir problem çözümleme yöntemidir. Yöntemin en önemli özelliği gerçek veriler ile kurulan modelin eğitilmesi ve eğitilmiş olan modelin yeni veriler için sonuç üretebilmesidir. Bu bağlamda kurulan model sürekli olarak yeni veriler ile sürekli kendini yenileyebilmesidir. Diğer bir deyişle model sürekli öğrenerek kendini geliştirebilmektedir. Bu çalışmada, bina türü projelerde kaba yapı maliyetleri içerisinde önemli yer tutan kalıp işlerine ait adam-saat ve verimlilik değerlerinin sağlıklı tahmini amacıyla yapay sinir ağları yöntemi ile bir karar destek sistemi oluşturulması hedeflenmiştir. Bu amaçla çalışmanın ilk aşamasında bir yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Bu aşamanın en önemli kısmı girdi ve çıktı değişkenlerinin tespitidir. İkinci aşamada oluşturulan bu ağ elde mevcut bulunan üstyapı projelerine ait kalıp puantajları eğitilmiştir. Üçüncü ve son aşamada ise modelin sağlıklı çalışıp çalışmadığı farklı projelerden elde edilen veriler ile test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

With the growing amount of applications through the engineering processes since the early 1980,“Artificial Neural Networks”method is a problem solving technique which runs by imitating the basic working principles of a human brain. The most important feature of this method is the training of the model, which is created by the using of current real data values, therefore the corresponding trained model is able to produce consequences (outputs) according to the given new data values. The model that is created by such a technique can therefore update itself according to the new data sequences. In other words, the model can develop itselft via a continuously learning procedure. In this study; it is aimed to obtain a reliable decision back-up system which demonstrates reliable output values for the man-hour and efficiency analysis of a moulding operation, which takes an important part within the rough construction costs. For that purpose, an artificial neural network has been constructed at the first section of the study. The most important part of this section is the determination of the input and output variables. At the second section, the constructed network is trained with respect to the“moulding puantajları”that belong to the current up-structure projects. At the third stage, the reliability of the model has been checked according to the data values that are obtained from the different projects.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    781767

    Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

  2. Tez No

    711394

    Design of seafarer-centric safety system; mental workload (MWL) prediction

    Gemi insanı-merkezli emniyet sisteminin tasarımı; mental iş yükü öngörüsü

    BARIŞ ÖZSEVER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU

  3. Tez No

    888417

    Üst vücut hareketlerinin algılanması için yapay zekâ destekli kapasitif tabanlı giyilebilir sensör sistemi geliştirilmesi

    Development of artificial intelligence supported capacitive-based wearable sensor system for detection of upper body movements

    MUHAMMET ROJHAT KARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKİF ERİŞMİŞ

    DOÇ. DR. EMREHAN YAVŞAN

  4. Tez No

    53445

    Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)

    Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period

    AHMET MEHMET KİPMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Güzel SanatlarMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    PROF.DR. SEMRA GERMANER

  5. Tez No

    343919

    Yapay sinir ağları ile döküm parçaların sertliğine etki eden parametrelerinin analizi ve bir uygulama

    Analysis of paramters which efect casting product hardness with artificial neural networks and a case study

    FATİH KESKİNKILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN ERSÖZ

Geri Dön