Yapay sinir ağları tabanlı fonksiyonel yaklaşım ve mühendislik uygulamaları
Artificial neural network based functional approximation and engineering applications
Yazar: MURAT KORKUT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ ARSLAN
Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Tasarım ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Yapay Sinir Agları (YSA) fonksiyonel yaklasımlarda daha güvenilir tahminleryapması ve lineer olmayan problemlerin çözümlerinde geleneksel öngörü metotlarınagöre daha etkin sonuçlar vermesinden dolayı son yıllarda mühendislikuygulamalarında daha yaygın kullanılmaya baslanmıstır.Bu çalısmada, mil devri, ilerleme hızı, kesme derinligi, makina titresim veyüzey pürüzlülük degerlerini içeren degisik boyutlardaki üç farklı parmak frezelemeveri setine mühendislik fonksiyonel yaklasım aracı YSA ile yaklasımdabulunulmustur. YSA kontrol parametrelerinin öngörü sonuçlarına etkilerigözlemlenmis ve karsılastırılmıstır. Veri miktarı azaldıkça yetersiz egitim nedeniyleYSA ile yapılan öngörülerin güvenilirliginin de azaldıgı görülmüstür. Daha iyiöngörüler yapabilmek için YSA programı kullanıcısının deneyimine baglı olarakkontrol parametreleri üzerinde düzenlemeler yapılmıs ve analizler tekrarlanmıstır.Deneme yanılma yöntemi kullanılarak düzenlenen parametrelerle sonuçlardaiyilestirmeler saglanmıstır. Analizler ögrenme oranının YSA egitim ve testyetenegine en fazla etkiyi yapan parametre oldugunu göstermistir.YSA sonuçlarını ve performansını karsılastırmak amacıyla aynı veri setleriseçilen lineer yapılı etkilesimsiz Çoklu Regresyon Analizinde (ÇRA) kullanılmıstır.YSA ve ÇRA öngörü sonuçları grafiksel olarak ve bagıntı faktörleri kullanılarakkarsılastırılmıstır. ncelenen veri setleri ile yapılan tüm analizlerin sonuçlarına göreYSA'nın niteliksel ve fonksiyonel açıdan ÇRA'den daha iyi öngörülerde bulundugugözlemlenmistir.

Abstract:
Artificial Neural Networks (ANN) are to be used more widespread inengineering applications in recent years due to their reliable predictions in functionalapproximations and giving more effective results in solving nonlinear problemscompared to conventional prediction methods.In this study, three different size of end milling process data sets including feedrate, spindle speed, depth of cut, machine vibration and surface roughness values areapproximated using ANN as an engineering function approximation tool. The effectsof ANN control parameters on the prediction results are observed and compared. It isseen that, due to poor training the reliability of the predictions made by ANNdecreased as the size of the data sets decreased. In order to get better predictions thecontrol parameters are reorganized depending on experience of the ANN programuser and the analyses are repeated. Improvements on the prediction results areachieved with rearranged parameters by adapting trial and error method. Analysisshows the learning rate as being the most effective parameter on the ANN trainingand testing capability.In order to compare the ANN results and performance, the same data sets arealso used in Multiple Regression Analysis (MRA) using linear model withoutinteraction terms. ANN and MRA prediction results are compared with graphics andcorrelation factors. According to the results of all analysis done via ANN and MRA,it is observed that ANN makes better predictions than MRA from qualitative andfunctional point of view for the study of interest.