Yapay sinir ağları ve paralel akışlı ısı eşanjörlerinde uygulanması
dc.contributor.advisor | Gümüşel, Levent | |
dc.contributor.advisor | Aydın, Orhan | |
dc.contributor.author | Ayvaz, Emrah | |
dc.date.accessioned | 2020-12-30T06:56:52Z | |
dc.date.available | 2020-12-30T06:56:52Z | |
dc.date.submitted | 2012 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/480413 | |
dc.description.abstract | Yapay 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.abstract | Artificial 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.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 | Makine Mühendisliği | tr_TR |
dc.subject | Mechanical Engineering | en_US |
dc.title | Yapay sinir ağları ve paralel akışlı ısı eşanjörlerinde uygulanması | |
dc.title.alternative | Artificial neural network and application at heat exchangers | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Makine Mühendisliği Anabilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Artificial neural networks | |
dc.subject.ytm | Heat exchangers | |
dc.identifier.yokid | 421830 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 300915 | |
dc.description.pages | 64 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |