Show simple item record

dc.contributor.advisorGümüşel, Levent
dc.contributor.advisorAydın, Orhan
dc.contributor.authorAyvaz, Emrah
dc.date.accessioned2020-12-30T06:56:52Z
dc.date.available2020-12-30T06:56:52Z
dc.date.submitted2012
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/480413
dc.description.abstractYapay Sinir Ağları(YSA) tekniği günümüzde bir çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. En basit haliyle insan beyninin çalışma şeklini taklit eden Yapay Sinir Ağları, Yapay Zeka çalışmaları içerisinde önemli bir yere sahiptir. YSA tekniği bir bilgisayar sistemine girilen verilerle öğrenebilme yeteneği kazandırabilmektedir. Birçok avantajı olan ve gün geçtikçe gelişen bu teknikten günümüzde birçok alanda faydalanılmaktadır.Bu tez çalışması kapsamında, Yapay Sinir Ağlarının deneysel verilerden yararlanarak paralel akışlı ısı eşanjörlerinde uygulaması yapılmıştır. Öncelikle Yapay Sinir Ağları teorik olarak anlatılmış, yapısından ve temel öğrenme yöntemlerinden bahsedilmiştir. Ardından Isı değiştiricileri, özellikleri ve sınıflandırılmasından bahsedilmiştir. Daha sonra deneysel çalışmalarla ısı değiştiricisinden elde edilen verilerden faydalanarak, Çok Katmanlı Algılayıcı Modeli ile oluşturulan Yapay Sinir Ağları ile uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda YSA'nın ısı değiştiricilerinde kullanımının uygunluğu araştırılmıştır.
dc.description.abstractArtificial neural Networks are using in a wide variety of application fields in today?s world. Artificial Neural Networks, which simply imitates the working method of human brain, has an important place in artificial intelligence studies. ANN technology can bring the ability to learn to a computer system from a specified input value. This technology is being utilized in many fields which also brings a lot of advantages and improving day by day.In this paper, an artificial neural network application has been made on parallel flow heat exchangers using experimental data. First, ANN has been explained in theory and its structure and basic methods of learning has been mentioned. Multi-layer perceptron model has been used for the network formed and an ANN has been modelled using the experimental data gathered by a heat exchanger. In this concept, availability of ANN on heat exchangers has been examined.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectMakine Mühendisliğitr_TR
dc.subjectMechanical Engineeringen_US
dc.titleYapay sinir ağları ve paralel akışlı ısı eşanjörlerinde uygulanması
dc.title.alternativeArtificial neural network and application at heat exchangers
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentMakine Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.subject.ytmArtificial neural networks
dc.subject.ytmHeat exchangers
dc.identifier.yokid421830
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityKARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid300915
dc.description.pages64
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess