Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Algoritmaları Kullanarak Nanokompozitlerde Deformasyonun Tahmin Edilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorSözen, Eser
dc.contributor.authorBardak, Timuçin
dc.contributor.authorAydemir, Deniz
dc.contributor.authorBardak, Selahattin
dc.date.accessioned2020-01-20T19:00:47Z
dc.date.available2020-01-20T19:00:47Z
dc.date.issued2018
dc.departmentSinop Üniversitesi
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.doi10.24011/barofd.449563
dc.identifier.endpage231en_US
dc.identifier.issn1302-0943
dc.identifier.issn1308-5875
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage223en_US
dc.identifier.trdizinid286406
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.24011/barofd.449563
dc.identifier.urihttp://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TWpnMk5EQTJOZz09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11486/1724
dc.identifier.volume20en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofBartın Orman Fakültesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectYapay Zeka
dc.subjectMalzeme Bilimleri
dc.subjectKâğıt ve Ahşap
dc.subjectMalzeme Bilimleri
dc.subjectKompozitler
dc.titleYapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Algoritmaları Kullanarak Nanokompozitlerde Deformasyonun Tahmin Edilmesi
dc.title.alternativeEstimation of Deformation in Nanocomposites Using Artificial Neural Networks and Deep Learning Algorithms
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu