Galvaniz kaplama kalitesini etkileyen parametrelerin yapay sinir ağları ile analiz edilerek hatalı ürünlerin minimuma indirgenmesi ve bir uygulama
Reduction of incorrect product by affecting parameters of galvanized coating quality that analyzed with artificial neural network and an application
- Tez No: 647747
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN ERSÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Çinko (Zn) galvaniz prosesinde en önemli maliyet kalemlerinden biridir. Bu nedenle, ürün kalitesini korurken tüketilen çinko miktarını azaltmak şirketler için hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, ürüne galvanizleme işlemi yapılmadan önce galvaniz kaplama kalınlığını tahmin ederek üründe oluşacak hataların önüne geçilmesi ve hurdaya ayrılmasını önlemektir. Galvaniz kaplama kalınlığını etkileyen parametreleri tespit edebilmek amacıyla Pareto Analizi, Beyin Fırtınası ve Balık kılçığı (neden-sonuç) diyagramları kullanılmıştır. Bu analiz sonucunda 18 giriş parametresi ve 1 çıkış parametresi (kaplama kalınlığı) belirlenmiştir. Problemin çözümünde MATLAB paket program ile farklı yapay sinir ağı mimarileri karşılaştırılmış ve optimal sonucu veren mimari tespit edilmiştir. Ayrıca yapay sinir ağı C++ ile kodlanarak farklı bir çözüm aracı elde edilmesi tez kapsamında çalışılmıştır. MATLAB ile elde edilen optimal yapay sinir ağı mimarisi tahminleri gerçek veriler ile karşılaştırıldığında minimum sapmayla galvaniz kaplama kalınlığının tahmin edilebileceğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Zinc (Zn) is one of the most important cost items in the galvanization process. Therefore, it is vital for companies to reduce the amount of zinc consumed while maintaining product quality. The purpose of this study is to estimate the thickness of the galvanized coating before the galvanizing process and prevent the defects that will occur in the product and prevent it from being scrapped. Pareto Analysis, Brainstorming and Fishbone (cause and effect) diagrams were used to determine the parameters affecting the galvanized coating thickness. As a result of this analysis, 18 input parameters and 1 output parameter (coating thickness) were determined. In solving the problem, different artificial neural network architectures were compared with the MATLAB package program and the architecture that gave the optimal result was determined. In addition, obtaining a different solution tool by coding with artificial neural network C was studied within the scope of the thesis. The optimal artificial neural network architecture estimates obtained with MATLAB revealed that the galvanized coating thickness can be estimated with minimum deviation compared to the real data.
Benzer Tezler
- Yeni yönetmeliklere göre gıdalarla temasa uygun emaye yüzeylerin geliştirilmesiyeni
Development of food contact safe enamel surfaces according to the new regulations
GİZEM KADAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ONURALP YÜCEL
- Soğuk sac haddelenmesinde fiber optik lazer yöntemi ile pürüzlendirmenin kalite ve verimlilik üzerindeki etkilerinin incelenmesi
Investigating of fibre optics laser roughening method's effects on quality and productivity of cold rolling processes
HAYRETTİN BİTARAF
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN YURCİ
- ELEKTROSTATİK TOZ BOYA ÖNCESİ ZİRKONYUM ESASLI NANO KAPLAMANIN TOZ BOYANIN MEKANİK DAYANIM, YAPIŞMA VE KOROZYON PERFORMANSINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ
INVESTIGATION OF THE EFFECTS OF ZIRCONIUM BASED NANO COATING BEFORE ELECTROSTATIC POWDER COATING ON MECHANICAL STRENGTH, ADHESION AND CORROSION PERFORMANCE OF ELECTROSTATIC POWDER COATING
İLKAY AKYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriBartın ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASİN ÖZGÜRLÜK
DR. SEFA EMRE SÜNBÜL
- Galvaniz sektöründe bir yapay sinir ağı uygulaması
An application to artificial neural networks in galvanization sector
TUĞÇEN HATİPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMRA BORAN
- Sıcak daldırma galvanizli çelik tel üretiminde ürün kalitesinin arttırılması
Improving product quality at the production of hot dip galvanized steel wire
RAMAZAN YAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Metalurji MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ ÇİZMECİOĞLU