Yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmaları kullanarak nanokompozitlerde deformasyonun tahmin edilmesi

dc.contributor.authorSözen, Eser
dc.contributor.authorBardak, Timuçin
dc.contributor.authorAydemir, Deniz
dc.contributor.authorBardak, Selahattin
dc.contributor.authorBardak, Timuçin
dc.contributor.authorSözen, Eser
dc.contributor.authorAydemir, Deniz
dc.date.accessioned2019-07-04T06:01:07Z
dc.date.available2019-07-04T06:01:07Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.date.issuedyyyymmdd2018-08-15
dc.departmentFakülteler, Orman Fakültesi, Orman Endüstri Mühendisliği Bölümü
dc.departmentMeslek Yüksekokulları, Bartın Meslek Yüksekokulu, Malzeme ve Malzeme İşleme Teknolojileri Bölümü
dc.description.abstractNanoteknoloji birçok endüstri için devrim niteliğindedir. Ülkelerin bilimsel ve ekonomik olarak yaptığı yatırımlar, nanoteknolojinin önemini ortaya koymaktadır. Bilim dünyasında veri madenciliği önemli bir yere sahiptir. Teknolojinin birçok alanında veri biliminden faydalanılmaktadır. Nanokompozitlerin kullanım yerini özellikler genellikle mekanik belirler. Geleneksel testler ile mekanik özellikleri belirlemek pahalı ve zaman alıcıdır. Veri madenciliği teknikleri bu problemlere daha düşük maliyetler ile çözümler sunabilmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme ve yapay sinir ağları algoritmaları farklı nanokompozitlerin çekme testleri sırasında deformasyonunu tahmin etmek için kullanılmıştır. Çalışma nanokompozit uygulamalarında veri madenciliği algoritmalarının başarılı bir şekilde uygulanabileceği gösterilmiştir. Aynı zamanda derin öğrenme algoritmalarının, yapay sinir algoritmalarından daha başarılı olduğu belirlenmiştir. Nanoteknoloji alanında veri madenciliğinin uygulandığı bilimsel çalışmalar çok sınırlı sayıdadır. Nanokompozitlerin üretiminin veri madenciliği algoritmaları ile simule edildiği yeni çalışmalara ihtiyaç vardır.
dc.description.abstractNanotechnology is revolutionary for many industries. The investments that countries make scientifically and economically reveal the significance of nanotechnology. In the world of science, data mining has an important place. Data science is used in many areas of technology. The mechanical properties usually determine where the nanocomposites are use. Determining mechanical properties with conventional tests is expensive and time consuming. Data mining techniques can provide solutions to these problems with lower costs. In this study, deep learning and artificial neural network algorithms were used to predict the deformation of different nanocomposites during tensile tests. The study showed that data mining algorithms could be successfully applied to nanocomposite applications. At the same time, it was determined that deep learning algorithms are more successful than artificial neural algorithms. The scientific work of data mining in nanotechnology is very limited. New studies are needed to simulate the production of nanocomposites with data mining algorithms.
dc.identifier.citationSÖZEN, E., Bardak, T., AYDEMİR, D., & BARDAK, S. Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Algoritmaları Kullanarak Nanokompozitlerde Deformasyonun Tahmin Edilmesi. Journal of Bartin Faculty of Forestry, 20(2), 223-231.
dc.identifier.doi10.24011/barofd.449563
dc.identifier.endpage231
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage223
dc.identifier.trdizinid286406
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11772/1594
dc.identifier.volume20
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.publisherBartın Orman Fakültesi Dergisi
dc.relation.ispartofBartın Orman Fakültesi Dergisi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectNanoteknoloji
dc.subjectDerin öğrenme
dc.subjectYapay sinir ağları
dc.titleYapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmaları kullanarak nanokompozitlerde deformasyonun tahmin edilmesi
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication161d0d65-84d1-42ba-960e-efd2dc741e63
relation.isAuthorOfPublication86c39ab1-077d-4d13-bb2c-91bae1a12f74
relation.isAuthorOfPublication836bc692-8f7f-4623-829c-2091411dbc33
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery161d0d65-84d1-42ba-960e-efd2dc741e63

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
D6.pdf
Boyut:
881.3 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale dosyası

Lisans paketi

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: