Yapay sinir ağları algoritmaları ile PVP nanoliflerin çaplarının tahmini
Estimation of diameters of PVP nanofibers with artificial neural networks algorithms
Yazar: SÜLEYMAN KARABULUT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL YILDIZ
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Nanobilim ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Polimer Bilim ve Teknolojisi = Polymer Science and Technology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Model veri uyumu = Model-data fit ; Nanolif = Nanofiber ; Polimerler = Polymers

Özet:
Bu araştırmada, Polivinilpirolidon (PVP) polimer, su ve alkol çözeltisi ile elektroeğirme yöntemi kullanılarak nanolifler üretilmiş, üretilen nanoliflerin akış hızı, iğne ucu ve toplayıcı plaka arası mesafe ile uygulanan voltaj değeri kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Nanoliflerin analizi taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile çapı Fibraquant programı ile saptanmıştır. Laboratuvar ortamında gerçekleştirilen geleneksel test ve test yöntemleri zaman almakta ve maliyetli olmaktadır. Geleceğe yönelik tahmin ve analizler, geçmişte yapılan gözlem sonucunda elde edilen değerler ile oluşturulan modeller aracılığıyla gerçekleştirmektedir. Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Derin Öğrenme Algoritmaları günümüzde tahmin alanında oldukça kullanılan bir yöntem haline gelmiştir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları algoritmaları nanoliflerin çaplarının tahmin edilmesi için kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme algoritmalarıyla nanoliflerin çapını etkileyen 4 adet bağımsız değişken girdi değişkeni olarak, nanolif çap değerleri çıktı değişkeni olarak belirlenerek modeller oluşturulmuş, bu modellerden ortaya çıkan sonuçlar literatürle karşılaştırılmıştır. Çalışma, nanoliflerin çaplarının ölçümü uygulamalarında Yapay Sinir Ağlarının ve Derin Öğrenme algoritmalarının uygulanabileceğini göstermiştir. Veri miktarının küçük olması nedeniyle Yapay Sinir Ağı modelinin Derin Öğrenme modeline göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Nanofibers are manufactured with Polyvinylpyrrolidone (PVP) polymer,water and alcohol solution and using electrospinning process in this research,data set is created with using flow rate for nanofibers which are manufactured,with using needle point,distance between plate and using applied voltage value.Analysis of nanofibers is determined with scanning electron microscope,diameter is determined with Fibraquant schedule.It takes a long time to make traditional test process in laboratory and also their cost is really too high. Estimation and anaylsis for future are estimated with obtained values which are result of remark in past and help of created models.Artificial neural networks and deep learning algorithms are process which are fairly used in estimation space nowadays.In this study,artificial neural networks and deep learning algorithms are used for guessing diameter of nanofibers. With Artificial Neural Networks and Deep Learning algorithms, 4 independent variables affecting the diameter of nanofibers were determined as input variables and nanofiber diameter values were determined as output variables, and the results obtained from these models were compared with the literature. Study shows that artificial neural networks and deep learning algorithms can be practised at applications for measuring diameters of nanofibers.Because of small amount for data,it is determeined that model for artificial neural network is more successful than deep learning model.