Yapay sinir ağları ve Ranque-Hilsch vorteks tüpünde uygulanması
Artificial neural network and application at Ranque-Hilsch vortex tube
- Tez No: 287203
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT GÜMÜŞEL, PROF. DR. ORHAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Vorteks tüpler, Yapay sinir ağları, Vortex tubes, Artificial neural networks
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Sinir Ağları, Yapay Zeka konusunda çalışan araştırmacıların yoğun ilgi gösterdiği alanların başında gelmektedir. Kendi kendine veya örneklerle öğrenebilme, genelleme yapabilme gibi özellikleri sayesinde problemleri çözebilme konusunda çok başarılı bir araç olan Yapay Sinir Ağları, son yıllarda yaşanan teknolojik gelişmelere paralel olarak çok hızla yayılmakta, araştırma ve uygulamalarda yoğun olarak kullanılmaktadır. Özellikle doğrusal olmayan, matematiksel olarak modellenmesi güç olan problemlerin çözümünde sağladığı kolaylıklardan dolayı tercih edilmektedir.Bu tez çalışması kapsamında, deneysel verilerden yararlanarak karşıt akışlı Ranque-Hilsch vorteks tüpünün uygulaması yapılmıştır. Öncelikle Yapay Sinir Ağları teorik olarak anlatılmış, yapısından ve temel öğrenme yöntemlerinden bahsedilmiştir. Oluşturulan ağ için Çok Katmanlı Algılayıcı Modeli kullanılmış ve vorteks tüpünün performansı Yapay Sinir Ağları ile modellenmiştir.Yapılan çalışmalar sonucunda Transfer Fonksiyonunun, Veri Seçim Yönteminin ve Veri Sayısının Yapay Sinir Ağı performansına etkileri gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Artificial Neural Networks are one of the fields which have shown great interest by artificial intelligence researchers. Artificial Neural Networks; a very successful tool for solving problems, thanks to features such as self-learning or learning from examples and ability to make generalizations are spreading very rapidly and intensively used in researches, applications due to technological developments in recent years. Artificial Neural Networks are especially preferred for non-linear, difficult to modelling mathematical problems due to conveniences provided for to solve the problems.Scope of this thesis is; to practice counter-flow Ranque-Hilsch vortex tube by using experimental data. Primarily, Artificial Neural Networks were theoretically explained and it?s structure, basic learning methods were mentioned. For the generated network, multilayer perceptron model was used and the performance of the vortex tube was modelled with neural networks.As a result of this thesis, to observe how transfer function, data selection method and number of data effects to Artificial Neural Network?s performance.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ve uygulamaları
Başlık çevirisi yok
NURCİHAN ÜNALDI
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURHAN ÇİFTÇİBAŞI
- Yapay sinir ağları ve uygulamaları
Başlık çevirisi yok
M. MURAT GÖKÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT UYSAL
- Yapay sinir ağları ve genetik algoritmaların uçuş kontrol sistemlerine uygulanması
Başlık çevirisi yok
ALİ MOUMİN
- Yapay sinir ağları ve bulanık sistemlerin nükleer güç santrallarının kontrolunda kullanılması
Neural networks and fuzzy systems for advanced controoler design in nuclear power plants
FARUK EROL SAĞIROĞLU
- Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanılarak EKG vurularının sınıflandırılması
Classification of ECG beats by using artifical neural networks and genetic algorithms
ZÜMRAY DOKUR