Plakalı eşanjör üretim verilerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle incelenmesi, ömür test verilerinin tahmini ve sınıflandırılması
Investigation of plate heat exchanger production data by machine learning methods, estimation and classification of lifetime test data
Yazar: ANIL IŞIĞIÇOK
Danışman: DOÇ. DR. FATİH KARPAT ; DR. ÖĞR. ÜYESİ CELALETTİN YÜCE
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Doğrusal olmayan regresyon = Nonlinear regression ; Doğrusal regresyon modelleri = Linear regression models ; Isı eşanjörü =   ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Çoklu sınıflandırma = Multi classification

Özet:
Bu çalışmada Manisa Bosch Termoteknik fabrikasının 2018 ve 2019 yıllarında plakalı eşanjör üretiminde gerçekleştirdiği ölçüm ve test sonuçları Python programlama dili ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Seri üretim koşullarında üretilen eşanjör plakaları, belli periyotlarda kalite kontrol birimine iletilmekte ve çeşitli ölçümler yapılmaktadır. Plakalı eşanjörlerin çalışma sırasında ise; çeşitli nedenlerle, ani basınç dalgalanmaları meydana gelmektedir. Bu davranış su çekici (water hammer) olarak adlandırılır ve plakalı eşanjörün ömründe belirleyici rol oynayan bir kriterdir. Bosch Termoteknik'te su çekici etkisini gözlemlemek için ise ömür testleri gerçekleştirmektedir. Test standına bağlanan plakalı eşanjörlere, kombinin çalışma koşullarında arka arkaya su çekici etkisi yaratacak basınç uygulanır ve ömür değerleri tespit edilir. 	Ancak bu test yaklaşık 12 gün sürmektedir ve bu süre günümüz piyasa ve seri üretim koşullarında çok uzundur. Bu çalışmanın amacı geçmiş dönem verilerinden yola çıkarak karar verme sürecini hızlandırmak, kaliteyi güvence altına almak ve verimliliği arttırmaktır. Ölçüm değerleri ve test sonuçlarından oluşan veri kümesi, regresyon ve sınıflandırma yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Lineer regresyon yöntemi ile sayısal tahminler yürütülmüştür. Ayrıca lojistik regresyon, destek vektör makineleri, rassal orman ve k en yakın komşu algoritmaları ile de sınıflandırma analizleri yapılmış ve oluşturulan matematiksel modellerin performansları karşılaştırılmıştır.

Abstract:
In this study, the measurement and test results of the Manisa Bosch Termoteknik factory in the production of plate heat exchangers in 2018 and 2019 were analyzed using Python programming language and machine learning methods. Heat exchanger plates produced under serial production conditions are transmitted to the quality control unit in certain periods and various measurements are made. During the operation of plate heat exchangers for various reasons, sudden pressure fluctuations occur. This behavior is called water hammer effect and is a criterion that plays a decisive role in the life of the plate heat exchanger. Bosch Termoteknik performs lifetime tests to observe the water hammer effect. The plate heat exchangers connected to the test stand are applied with pressure that will create a water hammer effect similar to the operating conditions of the boiler and the life values are determined. However, this test takes about 12 days and is very long in today's market and mass production conditions. The aim of this study is to accelerate the decision making process, to ensure quality and to increase efficiency based on past data. The data set consisting of measurement values and test results was analyzed using regression and classification methods. Numerical estimates were carried out with the linear regression method. In addition, classification analyzes were carried out with logistic regression, support vector machines, random forest and nearest neighbor algorithms, and the performances of the mathematical models created were compared.