Geri Dön

Yapay sinir ağları ile çubuk kangal hadde parametrelerinin belirlenmesi

Determination of the rolling parameters of wire and roll mill with neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 637263
  2. Yazar: SEFA ÇETİNKAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLHAMİ MUHARREM ORAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Çelik üretim süreçlerinin en önemli aşamalarından biri nihai ürüne şeklinin verildiği haddeleme aşamasıdır. Bu aşamadaki her parametre doğrudan kaliteyi etkilemektedir. Çelik üreticileri, verimliliklerini artırma ve süreç parametrelerini maksimum verimlilik ve kaliteye göre optimize etmeyi hedeflemektedirler. Bu hedeflere ulaşmak için yapılacak çalışma parametrelerin otomasyon sistemleri tarafından belirlenmesidir. Bu çalışmada, Kardemir Çubuk ve Kangal Haddehanesinde yapay sinir ağı ile hadde parametrelerinin üretim öncesinde tespit edilerek verimlilik ve kalitede artış hedeflenmiştir. Sekiz adet giriş ve sekiz adet çıkış parametresi üzerinde çalışma yapılarak sinir ağı geliştirilmiştir. Çıkış değerleri yapay sinir ağında ağırlık güncellemesi ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Yapay sinir ağı mimarisi olarak ileri beslemeli geri yayılım algoritması kullanılmıştır. Giriş ve çıkış parametrelerinin ölçeklendirilmesi için normalizasyon yöntemi kullanılmıştır. Kodlama dili olarak C# ile verilerin saklanması için SQL SERVER veri tabanından yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlar Matlab nntool kütüphanesi ile aynı metot yardımı sonucu oluşturulan veriler ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak yapay sinir ağı kullanarak hadde parametrelerinin belirlenmesi işlemi için tüm sonuç parametreleri gerçek değerler ile karşılaştırılmış olup hata oranları kabul değerlerde olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

One of the most important stages of the steel production processes is the rolling stage in which the final product is shaped. Every parameter at this stage affects the quality. Steelmakers aim to increase their productivity and optimize process parameters for maximum efficiency and quality. The aim is to determine the parameters to be achieved by automation systems. In this study, it has been aimed to increase productivity and quality by determining the parameters of the rolling mill with the artificial neural network prior to production in Kardemir Rod and Wire Rolling Mill. Eight input and eight output parameters were studied, and neural network was developed. Output values are tried to be estimated by weight update in artificial neural network. Forward - back propagation algorithm is used as artificial neural network architecture. Normalization method was used to scale the input and output parameters. SQL Server database was used to store the data with C # as the coding language. The results obtained were compared with the result obtained by the same method with the Matlab nntool library. As a result, the results of models were compared with real values to see the efficiency of the model and it is observed that the approach yielded acceptable results.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    389385

    A review and evaluation of development in exploration, production, reserves estimation, and research efforts for shale gas and oil

    Şeyl gazı ve petrolü için arama, üretim, rezerv kestirimive araştırma çalışmalarının incelenmesi ve değerlendirilmesi

    OSMAN MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM METİN MIHÇAKAN

  2. Tez No

    167519

    Asenkron motorlarda kırık rotor çubuğu arızalarının yapay sinir ağları ile teşhisi

    Detection of squirrel cage faults of asynchronous motors via stator current analysis

    HAYRİ ARABACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. OSMAN BİLGİN

  3. Tez No

    139083

    Modelling prefrontal cortex functions by using neural networks

    Korteks işlevlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

    GÜLAY KAPLAN BÜYÜKAKSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

    YRD. DOÇ. DR. NESLİHAN ŞENGÖR

  4. Tez No

    466594

    Beton çelik çubuklarında mukavemet özelliklerinin yapay sinir ağları ve çoklu regresyon yöntemleri ile tahmini

    Estimation of strenght proporties in concrete steel bars by artificial neural networks and multiple regression methods

    HANDE VURŞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FUAT ŞİMŞİR

    YRD. DOÇ. DR. ÖZER UYGUN

  5. Tez No

    562008

    Cam elyaf takviyeli polyester (CTP) profillerden oluşan tek eğrilikli uzay kafes kirişlerin yapay sinir ağları ile analizi

    Glass fiber reinforced polyester (CTP) profiles analysis of si̇ngle-curved space cage beams with artificial neural networks

    AHMET ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN HAKAN SEVERCAN

Geri Dön