Çevre duyarlı hidrojellerin şişme kinetiğinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

Abstract

Polimerik jellerin difüzyon mekanizmaları oldukça karmasıktır ve pek çok parametreyebaglıdır. Bu tez çalısması sisme karakteristikleri modelini tanımlamak için yeni bir teknik olarakyapay sinir aglarının kullanılabilirligini incelemektedir. Çok katmanlı ileri beslemeli, radyal tabanlıfonksiyon ve genel regresyon sinir agları, cevap yüzeyi yöntemi ve lineer olmayan regresyonmodelleri yüksek derecede sisebilen fiziksel Ca-aljinat hidrojellerinin denge su içerigini tayin etmekiçin gelistirilmistir. Sonuçlar yapay sinir agları yoluyla gözlemlenen ve tahmin edilen denge suiçerikleri arasında mükemmel bir korelasyon elde edildigini göstermistir. Ayrıca, yapay sinir aglarınınmodelleme yetenegi cevap yüzeyi yöntemi ve polinom regresyon modelleri ile karsılastırmalı olarakincelenmistir. Elde edilen sonuçlar, yapay sinir aglarının çok degiskenli dogrusal olmayan modelleregöre daha yüksek performans gösterdigini ortaya koymustur.Anahtar kelimeler: Kalsiyum aljinat hidrojelleri, sisme kinetigi, yapay sinir agları, yapayzeka.

The diffusion mechanism of polymeric gels is quite complicated and depends on severalparamaters. This thesis, considers the possibility of using artificial neural network as a new techniqueto identify model for swelling characteristics. Multi layer feed forward, radial basis function andgeneralized regression neural networks, response surface methodology and nonlinear regressionmodels were developed to determine the equilibrium water content of high level swellable physicalCa-alginates hydrogels. The results showed that an excellent correlation between the observed andpredicted equilibrium water contents was obtained by artificial neural networks. Furthermore, themodelling capacity of Artificial Neural Networks was investigated as compared with ResponseSurface Methodology and non-linear regression model. The results, obtained, showed that ArtificialNeural Networks have higher performance than non-linear modelsKeywords: Ca-alginates hydrogels; swelling kinetics; artificial neural network; artificialintelligence.