1 results
Search Results
Now showing 1 - 1 of 1
Master Thesis Yapay Sinir Ağları ile Dizel Yakıtın Fiziksel Özelliklerden Kinematik Viskozite ve Yoğunluğunun Tahmini(2020) Obaıdı, Aymen Abdulqader Abbas Al; Kayı, HakanBu çalışmada, ilk amaç deneysel analizde harcanan zaman ve maliyeti azaltabilmek için yapay sinir ağı modeli kullanarak dizel yakıtın kinematic viskozitesini ve yoğunluğunu fiziksel özelliklerinden tahmin etmektir. Sonraki amaç ise, kinematic viskozite ve yoğunluğa basit bir formül atamaktır. Bu çalışmada kullanılan dizel yakıt için deneysel veriler doğrudan Irak'taki Kuzey Petrol Şirketi'nden elde edilmiştir, bu nedenle orijinal ve benzersiz bir veri kaynağı kullanılmıştır. Günlük rutinde, dizel taşıyan her tankerin izlenmesi, yoğunluk ve viskozite ölçümlerinin yapılması gerekmektedir. Kınematık viskozite ve yoğunluk tahmininde, harici girişli doğrusal olmayan otoregresif (NARX) ve tipik ileri beslemeli geri yayinimli (NN) sinir ağları kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, bu ağların iyi bir performans gösterdiği görülmüştür. Yoğunluk değerlerinin tahmininde, NARX tipi sinir ağı NN'den daha iyi bir performans göstermişken kinematik viskozite değerlerinin tahmini için NN, NARX'tan daha üstün bir performans göstermiştir. İlave olarak, çoklu lineer regresyon (MLR) metodolojisi kullanılmış, kinematic viskozite ve yoğunluk için birinci dereceden lineer denklemler için beş bağımsız değişkenin katsayıları elde edilmiştir