Bulanık mantık yöntemleri kullanılarak gazlı içeceklerde karbondioksit kontrolü

Abstract

Araştırmalar bulanık mantık denetimi ile elde edilen sonuç performansının klasik yöntemlerele karşılaştırdığımız zaman daha iyi olduğunu göstermiştir. Böylece bulanık mantık kavramı artık bir çok teknolojide daha çözüm getirmesiyle son yıllarda tercih edilmeye başlamıştır. Kontrol sistemi ihtiyacı olarak ortaya çıkmaktadır. Kontrol sistemleri tıp, ekonomi vb gibi birçok alanda geniş şekilde kullanılmaktadır. Son yıllarda bazı alanlarda uygulamaya konan bulanık mantık ve sinirsel bulanık mantık yaklaşımından kontrol alanında da yararlanılmaktır çünkü çok başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Gün gittikçe fazla talep gören gazlı içecekler dünyada popüler içecekler arasına girmiş bulunuyor. Gazlı içecekler de uygulanacak olan bulanık mantık bu çalışma sayesinde gazlı içeceklerde karbondioksitin miktarını belirleyecek, Bulanık mantık ve sinirsel bulanık mantık kullanarak kural tabanı oluşacak ve bu kural tabanıyla gazlı içeceklerde karbondioksitin miktarını belirtecek. Bu miktar CO2 (sıcaklık, basınç ve yoğunluk) bağlıdır. Bu çalışmada mamdani, sugeno ve ANFIS yöntemleri yapılacaktır. Bu üç yöntemin sonuçları bir-biriyle karşılaştıracak ve karbondioksitin gerçek değerine en yakın olan yöntemi belirlenecektir.

Researches show that outcome performance obtained with fuzzy logic control is better than classic methods. Therefore fuzzy logic concept has been started to be preferred in recent years since it offers solution in more technologies. It emerges as control system need. Control systems are widely used in many fields such as medicine, economy, etc. Fuzzy logic and neural fuzzy logic approach have been put in practice in some fields in recent years. They have been utilized in control field because very successful outcomes are obtained. Fizzy drinks have been much demanded day by day and they have ranked among the popular beverages in the world. Fizzy logic to be applied in fizzy drinks will determine the carbon dioxide amount in fizzy drinks thanks to this study. Rule base will be created by using the fuzzy logic and neural fuzzy logic and this rule base will determine the amount of carbon dioxide in fizzy drinks. Dependence of this amount to tempature, pressure and density. More than one method will be applied; Mamdani, Sugeno method, ANFIS. Results of these three methods will be compared and method which is closest to the real value of carbon dioxide will be determined.