dc.contributor.author | İncel, Esra | |
dc.date.accessioned | 2016-12-26T06:16:28Z | |
dc.date.available | 2016-12-26T06:16:28Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.citation | İncel, Esra. Deney tasarımı ve yapay sinir ağları yöntemleriyle alüminyum ekstrüzyon prosesinin iyileştirilmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12462/3044 | |
dc.description | Balıkesir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
dc.description.abstract | Deney tasarımı, bir ürünün seçilen kalite karakteristiği olan yanıt değişkeni üzerinde önemli etkiye sahip faktörlerin belirlendiği bir yöntemdir. Bu kalite karakteristiğinin istenilen değerde elde edilebilmesi için söz konusu faktörlerin hangi seviyelerde belirleneceği araştırılır. Kararlı bir üretim prosesi oluşturmak amacıyla deney yapımındaki zaman ve maliyet kayıplarını en aza indirmek için deney tasarımı yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışma işletmenin şu stratejik amaçlarına hizmet etmiştir: “kapasiteyi verimli kullan, üretimde randıman ve verimliliği arttır” ve “yüksek kalite seviyesini yakala ve kararlılığı sağla”. Bu hedefe ulaşabilmek için deney tasarımı yöntemlerinden biri olan Taguchi Yöntemi kullanılmıştır. Taguchi Yöntemi, ortogonal dizinleri kullanarak deney sayılarını büyük ölçüde azaltan ve aynı zamanda kontrol edilemeyen faktörlerin etkilerini en küçüklemeye çalışan bir deney tasarımı tekniğidir. Çalışma kapsamında ekstrüzyon prosesi incelenmiştir. Alüminyum ekstrüzyon prosesinde malzemenin mekanik özelliklerini etkileyen beş faktörün (hız, soğutma türü, termik sıcaklık, termik süre ve biyet sıcaklığı) daha etkili olduğu öngörülmüştür. Uygulama bölümünde, amaca göre faktör ve seviyeler belirlenerek L16 ortogonal dizisi seçilmiş ve tüm deneyler tekrar edilmiştir. Sonuçlar MINITAB 16 istatistiksel paket programı ile analiz edilmiştir. Daha sonra aynı faktörler, çok yanıtlı problem eniyilenmesi yaklaşımı ile incelenmiştir. Ayrıca sonuçlar, Yapay Sinir Ağları ile elde edilen sonuçlarla da karşılaştırılmıştır. Tüm kombinasyonların (tam faktöriyel deney tasarımı) yanıt değerini tahmin etmek amacıyla MATLAB R2007b programında Yapay Sinir Ağları uygulaması yapılmış ve uygun kombinasyon bulunmuştur. | en_US |
dc.description.abstract | Experiment design is a method determination of the factors having a significant effect on the product quality of the selected characteristic of the response variable. This quality is evaluated to determine which levels of these factors to obtain the desired value of the characteristic. In order to form a stable production process, experimental design method is used to minimize losses of time and cost on production experiment. This thesis has served following strategic goals of company: "use productively capacity, increase efficiency and productivity on production" and "achieve a high level of quality and provide stability". Taguchi Method which is one of the experimental design method is utilized to achieve this goal. Taguchi Method is an experimental design technique which reduces the number of experiments significantly by using the orthogonal arrays and also tries to minimize the effects of the uncontrollable factors. Extrusion process is analyzed within the context of our study. Five factors (speed, type of cooling, thermal temperature, thermal time and billet temperature) affecting mechanical properties of material in aluminum extrusion process is presumed to be more effective. In the application section, L16 orthogonal arrays is selected by determining factor and levels according to purpose and all experiments have been replicated. Results were analyzed with MINITAB 16 statistical software program. Afterwards, the same factors were examined with a very responsive approach to optimization problems. The results of the Taguchi method was performed to compare results of artificial neural networks. Artificial Neural Network was implemented on MATLAB R2007b in order to forecast response value of all combinations (full factorial experimental design) and suitable combination has been found. | |
dc.description.sponsorship | Bu tez çalışması TÜBİTAK 2210-D Sanayiye Yönelik Yurtiçi Yüksek Lisans Burs Programı tarafından desteklenmiştir. | |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Deney Tasarımı | |
dc.subject | Taguchi Yöntemi | |
dc.subject | Çok Yanıtlı Deney Tasarımı | |
dc.subject | Yapay Sinir Ağları | |
dc.subject | Ekstrüzyon | |
dc.subject | Alüminyum | |
dc.subject | Design of Experiments | |
dc.subject | Taguchi Method | |
dc.subject | Very Response Power Design of Experiments | |
dc.subject | Artificial Neural Networks | |
dc.subject | Extrusion | |
dc.subject | Aluminum | |
dc.title | Deney tasarımı ve yapay sinir ağları yöntemleriyle alüminyum ekstrüzyon prosesinin iyileştirilmesi | en_US |
dc.title.alternative | Improvement of aluminum evtrusion process by design ofexperiment and artificial neural network methods | en_US |
dc.type | masterThesis | en_US |
dc.contributor.department | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |