A new method for parameter design optimization of products or processes with an ordinal categorical response
Sıralı kategorik yanıta sahip ürün ve süreçlerin tasarım parametresi en iyilemesi için yeni bir metot
- Tez No: 763522
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL, DR. ÖĞR. ÜYESİ LEMAN ESRA DOLGUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Rastgele ormanlar, Tasarım değişkenleri, Varyasyon, Random forests, Design variables, Variation
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir ürün veya sürecin girdi, süreç veya çevre faktörlerindeki değişkenliğe karşı duyarsız en iyi parametre değerlerini elde etmek önemli bir tasarım problemidir. Bu nedenle, birçok endüstriyel organizasyon robust parametre tasarımını kullanmaktadır. Sürekli yanıta sahip kalite karakteristiklerinin tasarım parametre eniyilemesi için litertürde birçok yöntem bulunurken, sıralı kategorik yanıta sahip kalite karakteristikleri için daha az çalışmaya rastlanmaktadır. Bu çalışma, sıralı kategorik yanıt veren ürün ve süreçlerin tasarım parametrelerinin robust seviyelerinin bulunması için yeni bir yöntem önermektedir. Birçok yaklaşım, yanıt kategorik olduğunda konum ve dağılım ölçüsü olarak beklenen değer ve varyans kullanmaktadır. Ancak, numerik veriler için kullanılan bu ölçüler kategorik verileri özetlemek için anlamlı değildir. Geliştirilen yöntem, sıralı kategorik veriler için önerilmiş olan ortanca değer ve sıralı varyasyon katsayısını (COV) sırasıyla konum ve dağılım ölçüsü olarak kullanmaktadır. Ayrıca, Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algoritması, literatürde bu alanda daha önce kullanılmış olan Rassal Ormanlar ve Lojistik Regresyona alternatif olarak sunulmuştur. Bu algoritmaların sınıflandırma performansı Çok amaçlı Karar Verme yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Belirli parametre değerlerinde yanıtın ortanca değer ve COV ölçülerini modellemek için Rassal Ormanlar algoritması kullanılmıştır. En iyi parametre değerleri bu iki ölçü için doğrusal olmayan optimizasyon probleminin çözülmesi ile elde edilir. Önerilen yöntem farklı problemlere uygulanmıştır, sonuçlar tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
It is an important design problem to obtain the best parameter values that are insensitive to the variability of input, process or environmental factors of a product or process. Therefore, many industrial organizations use robust parameter design (RPD). While there are many methods in the literature for design parameter optimization with continuous quality characteristics, fewer studies are found for ordered categorical quality characteristics. This study proposes a new method for finding robust levels of design parameters of products and processes with ordinal categorical responses. Many approaches use expected value and variance as measures of location and dispersion respectively when the response is categorical. However, these measures used for numerical data are not meaningful to summarize categorical data. The developed method uses the median value and coefficient of ordinal variation (COV) for ordinal categorical data as location and dispersion measures, respectively. In addition, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm is presented as an alternative to Random Forests and Logistic Regression, which have been used in RPD studies in the literature. The classification performances of these algorithms are compared with Multi-Objective Decision Making methods. Based on this comparison, Random Forests algorithm is used to predict the category probabilities. These probabilities are used to calculate median and COV. Ordinal Logistic Regression and least squares regression are used to model these measures as functions of design parameters. The best parameter values are determined by solving a non-linear optimization problem. The proposed method is applied to different problems, and the results are discussed.
Benzer Tezler
- Polipropilen malzemelerde mekanik özellikler ve geometrik boyutlandırma için proses parametrelerinin deney tasarımı, duyarlılık analizleri, istatistiksel analizi ve optimizasyonu
Design of experiments, sensitivity analysis, statistical analysis and optimization of process parameters for mechanical properties and geometric dimensioning in polypropylene materials
YASİN BALLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ALTAY
- Determination of parameter regions for diagonal dominance and stability of MIMO systems
MIMO sistemlerin köşegen baskınlığı ve kararlılığı için parametre bölgelerinin belirlenmesi
İLHAN MUTLU
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Kara havuç ekstraktının kompleks koaservasyon metoduyla nanoenkapsülasyonu: Tepki yüzey metodu ile optimizasyonu
Nanoencapsulation of the black carrot extraction with complex coacervation method: Optimization with response surface method
EDA NUR AYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK
- Recycling of In2O3 from waste LCD panels & process design
Atık LCD panellerinden In2O3 geri dönüşümü ve prosestasarımı
DOĞAÇ TARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEBAHATTİN GÜRMEN
- Melez akış tipi çizelgeleme problemi için tepkisel bir algoritma
A reactive algorithm for the hybrid flow shop scheduling problem
ABDULLAH AKTEL
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY