İnorganik ve organik bileşiklerin yüksek basınç ortamında faz geçişlerinin incelenmesi ve yapay sinir ağları metodu ile simülasyonu
The observation of phase transitions of inorganic and organic compounds under high pressure and the simulation of artificial neural networks method
Yazar: ÖZLEM İLGÜN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. YEŞİM ÖZCANLI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, Organik [Potasyum Nitrat (KNO3)] ve İnorganik [?- Naftol (C10H8O), 2- Metilİndol (C9H9N), Rezorsin (C6H6O2)] bileşiklerin, farklı yüksek basınç değerleri altında fazgeçişlerinin incelenmesi ve yapay sinir ağları modellemesi ile bu konu üzerindeki deneyselçalışmalar hakkında bir öngörü elde edilmesi amaçlanmıştır. Faz geçişlerini incelemek için,yüksek basınç ortamında çalışabilen ve bilgisayar kontrollü bir Diferansiyel Termal Analiz (DTA)cihazı kullanılmış, yüksek basınç ortamı azot gazının sıkıştırılması ile sağlanmış ve ısıkontrolü LabVIEW grafiksel programlama dili gerçekleştirilmiştir. İncelenen organik veinorganik bileşiklerin, basınca bağlı kritik sıcaklık, entalpi ve entropi değişimleri incelenmiş,elde edilen deneysel verilerin simülasyonu için yapay sinir ağları modellemesindenyararlanılmıştır. Bu deneysel veriler kullanılarak, giriş seti oluşturulmuş ve eldeki doğruverilerin yardımıyla sistem eğitilmiştir. Bu amaç doğrultusunda 3 katmanlı (giriş katmanı,gizli katman, çıkış katmanı) ileri beslemeli geri yayılımlı öğrenme algoritması kullanılmış veöğreticili eğitme gerçekleştirilmiştir. Ağın performansını kontrol etmek amacıyla, daha öncehiç görmediği girişler için çıkış üretmesi istenmiştir. Ağın performansının bu test tekniğiylekontrolü sonucunda deneysel veriler, ağın ürettiği çıkışlarla kıyaslanmıştır. Elde edilendeneysel verilerle yapay sinir ağlarının ürettiği çıkışların uygunluk gösterdiği; hatta daha öncehiç görmediği girişler için de başarılı sonuçlar ürettiği gözlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Diferansiyel Termal Analiz (DTA), faz geçişleri, yüksek basınç, kritiksıcaklık, entalpi, entropi, yapay sinir ağları (YSA).

Abstract:
The aim of this study is to obtain providence about experimental studies, which concern aboutobserving phase transitions of Organic [(Potassium Nitrate (KNO3)] and Inorganic [?-Napthol (C10H8O), 2- Methyl Indole (C9H9N), Resorcin (C6H6O2)] compounds under differentpressures, by using artificial neural networks modelling. A computer controlled highpressure-measuring Differential Thermal Analysis device was used for observing phasetransitions. High pressure was provided by compressing Nitrogen gas and the heat exchangewas controlled by Graphical Programming Language (GPD), which is called LabVIEW. Thecritical temperatures, enthalpy and entropy change depends on pressure were observed,artificial neural networks modelling was used for the simulation of experimental data. Inputset was composed of these experimental data and the system was trained. With this purpose inmind, three layered (input layer, hidden layer and output layer) feed-forward backpropagationsupervised training algorithm was used. Test sets were composed of the experimental data,which were not been used for training the network, for checking if the network createdsatisfactory results at the end of simulation. After checking the performance of the system, theoutputs of the network were compared with experimental data. It was observed thatexperimental data and the outputs of network were concured with each other and even thesystem created the approximate values to the experimental data although these input valueshad not been used for training the network.Keywords: Differential Thermal Analysis (DTA), phase transitions, high pressure, criticalpoints, enthalpy, entropy, artificial neural Networks (ANN).