Yapay sinir ağları ile mermer kesme makinesinde spesifik enerjinin tahmini

Abstract

Bu çalışmada iki farklı yapay sinir ağı (YSA) uygulaması gerçekleştirilmiştir. Her iki uygulamada da yapay sinir ağı uygulaması için Matlab programı kullanılmıştır. Birinci uygulamada YSA metodu kullanılarak, mermer kesme işleminde spesifik enerji (SE) tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla, Matlab'da önce kod tabanlı program yazılmış, sonra ?nftool? araç kutusu kullanılmıştır. Kesme deneylerinde kullanılan, kesme hızı, testere dönüş hızı ve mermerin sertliği giriş verileri olarak alınmış, bu parametrelere göre spesifik enerji faktörü tahmin edilmiştir. Yapılan uygulama sonucunda, YSA ile yapılan tahminlerin, deneyler sonucu elde edilen verilere oldukça yakın olduğu görülmüştür.İkinci uygulamada, yine spesifik enerji YSA kullanılarak tahmin edilmiştir. Ancak, bu uygulamada spesifik enerjiyi etkileyen dört parametre dikkate alınmıştır. Bu amaçla, kesme işleminde kullanılan motorun gücü de spesifik enerji değerinin tahmini için hesaba katılmıştır. Ayrıca YSA'nın eğitiminde verilerin birbirine yakınlığının eğitimi kolaylaştıracağı düşünüldüğünden, bazı parametrelerde normalizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Yapılan uygulama sonucunda, YSA ile yapılan tahminlerin, deneyler sonucu elde edilen verilere oldukça yakın olduğu görülmüştür.

In this study, two different artificial neural network (ANN) applications were realized. Matlab programme was used for Artificial neural network application in both implementations. In first application, the specific energy factor (SE) was tried to estimate in marble cutting operation, by using ANN method. For this purpose, code based program was written first, then ?nftool? toolbox was used in Matlab. Cutting speed, speed of circular saw rotation and marble?s hardness, which were used in cutting experiments, were taken as inputs, and according to these parameters, the specific energy factor was estimated. As conclusion, it was reported that estimated data were quite close to experimental result.In second application, spesific energy was estimated by using ANN, again. But, in this application, four different parameter were taken into account which effect the spesific energy. For this purpose, motor power using for cutting process was allowed for to estimation of spesific energy. In addition, normalization transaction was applied in some parameter, because of that could expedite to ANN?s training. As conclusion, it was reported that estimated data were quite close to experimental result.