Yapay sinir ağları algoritmaları ile PVP nanoliflerin çaplarının tahmini
Estimation of diameters of PVP nanofibers with artificial neural networks algorithms
- Tez No: 779542
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Polimer Bilim ve Teknolojisi, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences, Polymer Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nanobilim ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Bu araştırmada, Polivinilpirolidon (PVP) polimer, su ve alkol çözeltisi ile elektroeğirme yöntemi kullanılarak nanolifler üretilmiş, üretilen nanoliflerin akış hızı, iğne ucu ve toplayıcı plaka arası mesafe ile uygulanan voltaj değeri kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Nanoliflerin analizi taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile çapı Fibraquant programı ile saptanmıştır. Laboratuvar ortamında gerçekleştirilen geleneksel test ve test yöntemleri zaman almakta ve maliyetli olmaktadır. Geleceğe yönelik tahmin ve analizler, geçmişte yapılan gözlem sonucunda elde edilen değerler ile oluşturulan modeller aracılığıyla gerçekleştirmektedir. Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Derin Öğrenme Algoritmaları günümüzde tahmin alanında oldukça kullanılan bir yöntem haline gelmiştir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları algoritmaları nanoliflerin çaplarının tahmin edilmesi için kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme algoritmalarıyla nanoliflerin çapını etkileyen 4 adet bağımsız değişken girdi değişkeni olarak, nanolif çap değerleri çıktı değişkeni olarak belirlenerek modeller oluşturulmuş, bu modellerden ortaya çıkan sonuçlar literatürle karşılaştırılmıştır. Çalışma, nanoliflerin çaplarının ölçümü uygulamalarında Yapay Sinir Ağlarının ve Derin Öğrenme algoritmalarının uygulanabileceğini göstermiştir. Veri miktarının küçük olması nedeniyle Yapay Sinir Ağı modelinin Derin Öğrenme modeline göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Nanofibers are manufactured with Polyvinylpyrrolidone (PVP) polymer,water and alcohol solution and using electrospinning process in this research,data set is created with using flow rate for nanofibers which are manufactured,with using needle point,distance between plate and using applied voltage value.Analysis of nanofibers is determined with scanning electron microscope,diameter is determined with Fibraquant schedule.It takes a long time to make traditional test process in laboratory and also their cost is really too high. Estimation and anaylsis for future are estimated with obtained values which are result of remark in past and help of created models.Artificial neural networks and deep learning algorithms are process which are fairly used in estimation space nowadays.In this study,artificial neural networks and deep learning algorithms are used for guessing diameter of nanofibers. With Artificial Neural Networks and Deep Learning algorithms, 4 independent variables affecting the diameter of nanofibers were determined as input variables and nanofiber diameter values were determined as output variables, and the results obtained from these models were compared with the literature. Study shows that artificial neural networks and deep learning algorithms can be practised at applications for measuring diameters of nanofibers.Because of small amount for data,it is determeined that model for artificial neural network is more successful than deep learning model.
Benzer Tezler
- Forecasting of short term and mid term İstanbul natural gas comsumption values by neural network algorithms
Kısa ve orta vadeli İstanbul doğal gaz tüketiminin yapay sinir ağları algoritmaları ile tahmin edilmesi
RECEP KIZILASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiFatih ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. BEKİR KARLIK
- Sıkı geçme operasyonu için ANFIS ve yapay sinir ağları modellemesinin matematiksel model ile karşılaştırılması
Comparison of ANFIS and ann modeling with mathematical model for press-fitting operation
OĞUZHAN ŞİMŞİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Stock price prediction using machine learning algorithms
Makine öğrenmesi algoritmaları ile hisse senedi fiyat tahmini
UMUT DÖKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN MURAT KARACA
- Kötü amaçlı android yazılımların makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Detection of android malware with machine learning methods
ABDULLAH BATUHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
- Alternatif ve darbe yüksek gerilimleri ile yaşlandırılmış orta gerilim yeraltı kablolarının performans analizi
Performance analysis of medium voltage underground cables aged with alternating and impulse high voltages
CİHAT ÇAĞDAŞ UYDUR
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY ARIKAN