Geri esneme, imalat süreçlerinde karşılaşılan problemlerin başında gelmektedir. Geri esneme işleminin giderilmesinde deneme yanılma gibi maliyetli yöntemler kullanılmaktadır. Günümüz dünyasında bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle beraber bütün alanlarda bilgisayar ve bilgisayar programlarının kullanımı yaygınlaşmıştır. Yapay zekâ teknolojisi ile dışarıdan sisteme bilinen veriler girilerek, sistemin bilinmeyen durumları tahmin etmesi beklenmektedir. Bu çalışma kapsamında Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Regresyon yöntemi kullanarak geri esneme tahmini yapılmıştır. Farklı parametrelerin etkisini görebilmek için farklı YSA modelleri oluşturulmuş ve birbiriyle kıyaslanmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda YSA modellerinde uygun parametre seçiminin oldukça önemli olduğu görülmüştür. YSA model sonuçlarının, Regresyon model sonuçlarından daha başarılı tahminler yaptığı görülmüştür.
Returns are the main problems faced in the manufacturing processes. In the process of removal, expensive methods such as trial errors are used. In today’s world, with the development of computer technology, the use of computer and computer programs in all fields has become widespread. With artificial intelligence technology, the system is expected to predict unknown situations by entering known data from the outside into the system. In this study, recurrence has been estimated using the artificial nervous networks (YSA) and the Regression method. Different YSA models have been created and compared to each other to see the effects of different parameters. The results of the studies have shown that the choice of the appropriate parameters in the YSA models is quite important. The YSA model results have been shown to make more successful forecasts than the Regression model results.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|