Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Kadir Özdemir
Danışman: Mustafa Cemal Çakır
Özet:
Makine öğrenmesi ile veri
tahmini bugün bilimin bir çok alanında karşımıza çıkmaktadır. Üretim
yöntemlerinin bir kolu olan talaşlı imalat alanında kesme kuvvetleri, takım
aşınması ve sıcaklık dağılımı gibi verilerin önceden tahmin edilmesi üretim
proseslerinin iyileştirilmesi bakımından önemlidir. Bu alanda yapılan
çalışmalarda genellikle deneysel yöntemler ve bir sayısal hesaplama yöntemi
olan sonlu elemanlar yöntemi sıklıkla kullanılmaktadır. Deneysel yöntemlerin ve
sayısal hesaplama yöntemlerinin süresinin ve maliyetlerinin uzun olması nedeni
ile tahmin etme algoritmaları bu yöntemlere yardımcı olarak kullanılabilir. Böylece
daha az sayıda deney ve sayısal analiz yapılarak bilinmeyen çıktılara bu
yöntemler ile ulaşılabilir. Bu çalışmada deneysel parametreler ile sonlu
elemanlar analizi sonuçları karşılaştırılmış ve tahmin algoritmaları
kullanılarak deneysel ve sayısal çıktıların tahmini yapılarak en uygun öğrenme
algoritmaları karşılaştırılmıştır.