Comparison of artificial intelligence methods for predicting tensile properties of multifilament polyester woven fabrics
Multifilament polyester dokuma kumaşların gerilim özelliklerinin tahmin edilmesi için yapay zeka metotlarının karşılaştırılması
- Tez No: 709928
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM ÇELİK, DOÇ. DR. HATİCE KÜBRA KAYNAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Textile and Textile Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Filament, Genetik algoritmalar, Performans tahmini, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Fuzzy logic, Filament, Genetic algorithms, Performance estimation, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Filament inceliği, doku tipi ve kumaş sıklığı, multifilament dokuma kumaşların mekanik özellikleri üzerinde büyük etkiye sahiptir. Bu çalışmada, multifilament dokuma kumaşların daha önce tespit edilen kopma uzaması ve kopma mukavemeti değerleri Yapay Sinir Ağları (YSA), Bulanık Mantık (BM) ve Genetik Algoritmalar (GA) Yapay Zeka teknikleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Çalışmada kullanılan kumaş numuneleri üç farklı mikrofilament inceliğine ve iki farklı konvansiyonel filament inceliğine sahiptir. Bezayağı, dimi ve saten dokuma çeşitlerine sahip kumaş numuneleri dört farklı atkı sıklığında üretilmiştir. Uygulanan yapay zeka teknikleri ile yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir. Ortalama mutlak hata yüzdesi %6'dan daha düşüktür. ANN, BM ve ANN-GA hibrit yöntemleri ile elde edilen veriler ile yapılan regresyon analizlerinde elde edilen en düşük regresyon katsayısı (R^2) değerleri sırasıyla 0.80, 0.90 ve 0.92'dur. Sonuç olarak, multifilament dokuma kumaşların kopma mukavemeti ve kopma uzaması özelliklerinin yüksek başarı oranları ile tahmin edilebileceği kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The filament fineness, weave type and weave density have a great influence on the mechanical properties of multifilament woven fabrics. In this study, the previously determined breaking strength and breaking elongation values of multifilament woven fabrics were estimated using Artificial Neural Networks (ANN), Fuzzy Logic (FL), and Genetic Algorithms (GA) Artificial Intelligence (AI) techniques. The fabric samples used in the study have three different microfilament fineness and two different conventional filament fineness. Fabric samples with plain, twill and satin weave types were produced with four different weft setts. High accuracy rates were obtained with applied AI techniques. The mean absolute percentage error was lower than 6%. The minimum regression coefficient values (R^2) of linear regression analysis for each method were 0.80, 0.90 and 0.92 by ANN, BM and ANN-GA hybrid methods, respectively. As a conclusion, it was proved that the breaking strength and breaking elongation properties of multifilament woven fabrics can be estimated with high success rates.
Benzer Tezler
- Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi
The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins
CANAN NEBİGİL
Doktora
Türkçe
1985
Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- Cam ve plastik seraların sonbahar domates üretimi yönünden karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
ERGUN DURAN
- Bölünüme bağlı olmayan varyans çözümlemesi çoklu karşılaştırmalar ve tarımda uygulamaları
Distiribution-free analyis of variance multiple comparisons and applications in agriculture
HAMZA GAMGAM
- Örnekle-tut ve analogtan dijitale çevirme devrelerinin analiz ve sentezi
Başlık çevirisi yok
ERTUĞRUL İPEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Deri temizliği hemşirelik tekniğine uygun olarak yapılmış ve yapılmamış hastalarda ameliyat sonrası yara enfeksiyonunun görülme sıklğı
A Comparison of wound infection incidences between the patients who were cleansed in ward according to the nursing technique and those who were cleansed in operating room
NÜKHET TÜRKEL