Bazı mühendislik problemlerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantığın uygulanması
dc.contributor.advisor | Olgun, Necati | |
dc.contributor.author | Karaoğlan, Selim Yavuz | |
dc.date.accessioned | 2020-12-29T13:32:51Z | |
dc.date.available | 2020-12-29T13:32:51Z | |
dc.date.submitted | 2012 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/428373 | |
dc.description.abstract | Bu çalışmada çimento, su, agrega(çakıl, kum), yüksek fırın cürufu, akışkanlaştırıcı ve uçucu külün beton basıncı üzerindeki etkileri Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık Sinirsel Denetim Metodu kullanılarak elde edilmiştir.Chung-Hua Üniversitesi'nden Prof. I-Chen Yeh beton basınç dayanımının kullanılan malzemelere göre nasıl değişiklik göstereceğini ölçmek için toplamda 7 farklı maddenin değişik şekilde karıştırılmasıyla bir deney yapmıştır. Deneyde betonu 28 gün beklettikten sonra basınç dayanımı ölçülmüştür [1].Bu deneysel veriler kullanılarak YSA metodu ile bulunan değerler gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. Daha sonra ise Bulanık Mantık Sinirsel Denetim Metodu kullanılarak elde edilen veriler gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. En sonunda ise gerçek değerler, YSA ve Bulanık Mantık Sinirsel Denetim Metodu ile bulduğumuz değerler ile karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağları, bulanık mantık, beton basınç dayanımı, tahmin, yapay zekâ. | |
dc.description.abstract | In this study, cement, water, aggregates, slag, fly ash concrete plasticizer and pressure effects on the Neural Control Method using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic have been obtained. Chung-Hua University, Prof. I-Chen Yeh how the concrete compressive strength will vary according to materials used in different ways to measure the mixing experiment has a total of 7 different matters. After waiting 28 days compressive strength of concrete was measured in the experiment.The experimental data were compared with actual values; the values determined using the ANN method. Then, the neural fuzzy control with the actual values compared with data obtained using the method. In the end, the actual values, ANN and Fuzzy Logic Control Method with Neuro were compared with the values we find.Key words: artificial neural networks, fuzzy logic, concrete compressive strength, forecasting, artificial intelligence. | en_US |
dc.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Matematik | tr_TR |
dc.subject | Mathematics | en_US |
dc.title | Bazı mühendislik problemlerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantığın uygulanması | |
dc.title.alternative | The implementation of artificial neural networks and fuzzy logic on some of engineering problems | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Matematik Anabilim Dalı | |
dc.identifier.yokid | 442413 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | GAZİANTEP ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 318468 | |
dc.description.pages | 61 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |