Alüminyum boyasının parlaklık ve kaplama değerlerini yapay sinir ağları ve çoklu regresyon yöntemleri ile tahmini
Estimation of the brightness and coverage of aluminum paint by artificial neural networks and multiple regression methods
Yazar: ZEYNEP DEMİR
Danışman: PROF. DR. CEMALETTİN KUBAT
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Doğada pek çok şey bilinmeyen doğa kurallarına göre meydana gelmektedir. Ve insanoğlu bunu tahmin edemediği sürece bunların olumlu veya olumsuz sonuçlarına katlanmak durumunda kalmaktadır. Örneğin fiyat istikrarsızlıkları önemli sorunlara ve olağandan fazla maliyete yol açmaktadır. Enflasyondaki belirsizlik finansal kesimde ve reel kesimde ekonomik kararları etkilemektedir. Veya yağacak olan yağmur miktarını tahmin edememe tarımı buradan yapılacak hasadı doğrudan etkilemektedir. Bu gibi pek çok nedenle insanoğlu tahmin etmenin önemini kavramasıyla çeşitli tahmin yöntemleri geliştirilmiştir.
Yeryüzünde oksijen ve silisyum'dan sonra en çok bulunan üçüncü elementtir. Yerkabuğunda oksijen ve silisyum'dan sonra en çok bulunan (ağ. %8,1) metal alüminyumdur. Bu nedenle diğer metallerden daha ucuz daha kolay işlenebilir ve daha hafif olması nedeniyle endüstriyel anlamdan yüzlerce farklı alanda kullanımı vardır. İnşaat sektörlerinde dış cephe olarak boyalı alüminyum levhalar kullanılmaktadır. Dış cephe levhalarında dikkat çekici farklılığa sahip iki faktör bulunmaktadır. Bunlar müşteri için oldukça kritikleşen Parlaklık değeri ve üretici verimliliğini artıran Kaplama Alanı değeridir.
Bu çalışmada ise bunlar arasında oldukça yaygın olarak kullanılan yapay sinir ağları ve çoklu regresyon yöntemleri ele alınarak boya Kaplama Alanı ve Parlaklığı konusunda bir çalışması ve tahminlemesi gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In nature, many things occur according to unknown nature rules. And so long as human beings cannot predict it, they have to bear the consequences. For example, price instabilities lead to significant problems and many costs. The uncertainty in inflation affects the decisions of economic units in financial sector and real sector. Or the inability to predict the amount of rain to be rained directly affects its cultivation and harvest. Various estimation methods have been developed by understanding the importance of human estimation for many reasons. In this study, artificial neural networks and multiple regression methods which are widely used among them are described. Then, a study and estimation of the paint coating area and brightness were carried out.
It is the third most common element in the world after oxygen and silicon. In the earth's crust, after oxygen and silicon, the most common metal (8,1%) is aluminum. Therefore, cheaper than other metals can be processed more easily and lighter because of the industrial meaning has hundreds of different uses. Painted aluminum sheets are used as exterior facades in construction sectors. There are two factors with remarkable differences in the exterior panels. These are highly critical luster values for the customer and the coating area value that increases the productivity of the manufacturer. In this study, artificial neural networks and multiple regression methods, which are widely used among them, were studied, and a study and estimation of the paint coverage area and brightness were performed.