Yapay sinir ağları ile çubuk kangal hadde parametrelerinin belirlenmesi
Determination of the rolling parameters of wire and roll mill with neural networks
- Tez No: 637263
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLHAMİ MUHARREM ORAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2015
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM METİN MIHÇAKAN
- 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
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. OSMAN BİLGİN
- Modelling prefrontal cortex functions by using neural networks
Korteks işlevlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
GÜLAY KAPLAN BÜYÜKAKSOY
Doktora
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
YRD. DOÇ. DR. NESLİHAN ŞENGÖR
- 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
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FUAT ŞİMŞİR
YRD. DOÇ. DR. ÖZER UYGUN
- 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
2019
İnşaat MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN HAKAN SEVERCAN