- Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 28 Issue: 5
- Halojensiz ve alev geciktiricili (HFFR) polimerik kompozit kılıflı kablo kopma uzaması test sonuçlar...
Halojensiz ve alev geciktiricili (HFFR) polimerik kompozit kılıflı kablo kopma uzaması test sonuçlarının makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi
Authors : İsmail KIYICI, İbrahim DORUK, Emre ÇOMAK, Murat KAÇAMAZ, Ragıp Onur BAKLAN
Pages : 730-736
View : 15 | Download : 4
Publication Date : 2022-10-31
Article Type : Research
Abstract :Son zamanlarda yapay zekâ (YZ) tekniklerinin farklı alanlarda kullanımı ile ilgili artan bir ilgi vardır. Bu çalışmada, halojen içermeyen alev geciktiricili (HFFR) kablolarda, kablo kılıf malzemelerinin mekanik özelliklerinden olan kopma uzamasının tahmin edilmesinde farklı makine öğrenmesi algoritmalarının (MÖA) kullanımı amaçlanmıştır. Geliştirilen tahmin modellerinde kullanılmak amacı ile numunelere çekme deneyi uygulanmış, yüzde uzama değerleri tespit edilmiştir. Elde edilen deney sonuçları farklı yapay zekâ tahmin modellerinde kullanılmıştır. HFFR kablo numunelerinden elde edilen sınırlı sayıda veri ile destek vektör makinası (DVM), yapay sinir ağları (YSA) yöntemlerinin mutlak yüzdesel hataları oldukça kabul edilebilir seviyede elde edilmiştir. Bu metotlar ile elde edilen tahminler, ek olarak MS Excel programı ile regresyon analizi yapılarak elde edilen tahminlerin verileri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen istatiksel sonuçlara göre, bu alanda DVM ve YSA’nın kullanımı ile başarılı tahmin oranı %87.5, gerçekleştirilen tahminler için başarı oranı ortalama %92 elde edilmiştir. Bu alanda MÖA’nın kullanılması, deneme yanılma yöntemi ile yapılan üretimlerde oluşan belirsizliği büyük oranda sonlandıracak ve başarısız üretim oranını azaltacaktır.Keywords : Makine öğrenmesi, Yapay sinir ağları, Destek vektör makinesi, Regresyon, HFFR kablo, Polimerik kompozit