Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 9
Isıl İşlem Uygulanmış ve Uygulanmamış Odunun Frezelenmesinde Güç Tüketimini Azaltmak için Bir Yapay Sinir Ağı Modelinin Geliştirilmesi
2019
Dergi:  
Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi
Yazar:  
Özet:

Çalışmanın amacı: İşleme operasyonlarının güç tüketimi toplam üretim maliyetinin önemli bir parçasıdır. Bu nedenle, bu çalışmada odun frezeleme işleminde muamele, dönme hızı, kesme derinliği ve besleme hızının güç tüketimi üzerine olan etkilerini modellemek için bir yapay sinir ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. Materyal ve yöntem: İleri beslemeli çok katmanlı bir YSA güç tüketimini tahmin etmek için kullanılmıştır. Modelin doğruluğu, MAPE, RMSE ve R2 gibi performans göstergeleri aracılığıyla değerlendirilmiştir. Sonuçlar: YSA modelinin kabul edilebilir sapmalarla oldukça tatmin edici neticeler elde ettiği görülmüştür. MAPE, RMSE ve R2 değerleri, test aşamasında sırasıyla % 7.533, 0.027 ve 0.9737 olarak elde edilmiştir. Ayrıca, besleme hızının ve kesme derinliğinin azalması ile güç tüketiminin azaldığı bulunmuştur. Araştırma vurguları: Bu çalışmanın bulguları orman endüstrisinde deneysel zamanı ve maliyetleri azaltmak için etkili bir şekilde kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler:

Development Of An Artificial Neural Network Model To Minimize Power Consumption In The Milling Of Heat-treated and Untreated Wood
2019
Yazar:  
Özet:

Aim of study: The power consumption of machining operations is an important part of the total production cost. Therefore, in this study, an artificial neural network (ANN) model was developed to model the effects of treatment, rotation speed, cutting depth, and feed rate on power consumption in the wood milling process. Material and methods: A multilayer feed-forward ANN was employed for the prediction of power consumption. The accuracy of the model was assessed by performance indicators such as MAPE, RMSE, and R². Main results: It has been observed that the ANN model yielded very satisfactory results with acceptable deviations. The MAPE, RMSE, and R2 values were obtained as 7.533, 0.027, and 0.9737 %, respectively, in the testing phase. Furthermore, it was found that power consumption decreased with decreasing of feed rate and cutting depth. Research highlights: The findings of this study can be used effectively in the forest industry to reduce the experimental time and costs.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi

Alan :   Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 611
Atıf : 2.472
2023 Impact/Etki : 0.091
Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi