Alüminyum ve pirinç alaşımlı malzemelerin ısı iletim katsayısının bulanık yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak tespit edilmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 633207
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NECATİ OLGUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Oldukça yaygın bir kullanıma sahip olan Bulanık Yapay Sinir Ağları yöntemi dört ana katmandan oluşmaktadır. Bunlar, Bulanıklaştırma, Analiz, Fonksiyon ve Berraklaştırma katmanlarıdır. Mühendislik problemlerinde ısı iletim katsayısının doğru bir şekilde hesaplanması büyük bir öneme sahiptir. Isı iletim katsayısının teorik ve deneysel olarak hesaplanmasında; iç ve dış ortam sıcaklığı, malzeme kalınlığı, ortam nem koşulları ve kesit yüzey alanı gibi birçok faktör etkilidir. Bu çalışmada, alüminyum ve pirinç alaşımlı malzemeler için ısı iletim katsayısı Bulanık Yapay Sinir Ağları, MATLAB, SPSS metodolojileri kullanılarak tespit edilmiştir. Yapay Sinir Ağları yöntemleri kullanılarak elde edilen yeni formüller, deneysel ısı iletim katsayısı değerleri ile karşılaştırılmış ve korelasyon katsayıları kontrol edilmiştir. SPSS kullanılarak elde edilen formülün korelasyon katsayısının diğer yöntemlerden daha yüksek korelasyon katsayısına sahip olduğu gözlenmiştir. SPSS kullanılarak elde edilen bu formülün ilgili araştırmacılar tarafından güvenle kullanılabileceği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
There are four main layers of Neuro fuzzy artificial intelligence systems which have a wide range of application area. These layers are fuzzification, analysis, function and defuzzification. It is very important to calculate accurately the heat transfer coefficient of materials in engineering application problems. In order to calculate the heat transfer coefficient by using theoretical and experimental methods, the inner and outer side temperatures, material thickness, humidity of the environment and surface area of the material are the basic factors. In this study, the thermal conductivity of aluminum and brass materials have been calculated by using artificial neural networks, MATLAB neuro solutions and SPSS methodology. The heat transfer coefficient generated by the Artifial Neural Networks formulations have been compared with the experimental results and the correlation coefficients have been checked. It is observed that the SPSS generated formulation has shown higher correleation coefficient values than the other methods. It is seen that SPSS generated formulation for heat transfer coefficient can be used safely in future studies by related researchers.
Benzer Tezler
- Patatesteki C vitamininin bozunma kinetiği
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM GİRAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SUZAN KINCAL
- Üst ekstremite periferik sinirlerinin travmatik yaralanmalarında cihaz ve atellemeler
Başlık çevirisi yok
SERAP ALSANCAK
- ŞAl2 Cr (HC00)3 (OH)3 Cl3Ö kompleksinin yapısı ve tabakalama“Tanning”kapasitesinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
AYSUN AÇU
- Liyofilize yoğurt kültürü eldesi ve muhafazası üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
MELEK FOTOCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA METİN
- Domates tozu ve domates çorbalarında meydana gelen renk değişmeleri
Başlık çevirisi yok
MURAT EFEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL