Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorSözen, Eser
dc.contributor.authorBardak, Timuçin
dc.contributor.authorAydemir, Deniz
dc.contributor.authorBardak, Selahattin
dc.date.accessioned2019-07-04T06:01:07Z
dc.date.available2019-07-04T06:01:07Z
dc.date.issued2018-08-15
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.en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11772/1594
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.en_US
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.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherBartın Orman Fakültesi Dergisien_US
dc.relation.isversionof10.24011/barofd.449563en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectNanoteknolojien_US
dc.subjectDerin öğrenmeen_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.titleYapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmaları kullanarak nanokompozitlerde deformasyonun tahmin edilmesien_US
dc.title.alternativeEstimation of deformation in nanocomposites using artificial neural networks and deep learning algorithmsen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalBartın Orman Fakültesi Dergisien_US
dc.contributor.departmentBartın Üniversitesi, Orman Fakültesi, Orman Endüstri Mühendisliğien_US
dc.identifier.volume20en_US
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage223en_US
dc.identifier.endpage231en_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster