THE ANALYSES OF THIN WALLED TUBES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "THE ANALYSES OF THIN WALLED TUBES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK"

Transkript

1 Niğde Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı 1-2, (2002), İNCE CİDARLI ÜP SİSEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ Ömer KELEŞOĞLU *, Adem FIRA ÖZE Bu çalışmada, tüp sistemlerin gerilme ve burulma analizleri sunulmuş ve bu sistemlerle ilgili uygulamalar yapay sinir ağları kullanılarak çözülmüştür. Bu uygulamalarda geri yayılımlı sinir ağı kullanılmıştır. Ağın eğitimi için gereken eğitim ve test seti Ms-Excel programında hazırlanmıştır. Eğitim ve test seti için farklı değerler kullanılmıştır. Giriş ve çıkış değerleri normalize edilerek ağa verilmiştir. Bu çalışmadaki test ve uygulama sonuçları sayesinde tüp sistemlerin yapay sinir ağları ile başarıyla analiz edilebileceği gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: üp Sistem, Gerilme Analizi, Burulma Analizi, Yapay Sinir Ağları HE ANALYSES OF HIN WALLED UBES BY USING ARIFICIAL NEURAL NEWORK ABSRAC In this study, the analyses of stress and torsion of tube systems have been presented and the applications related to these systems have been solved by artificial neural networks. A backpropagation neural network has been used. he training and test sets, which are necessary for the training of network have been prepared in the program Ms-Excel. Different values have been used for the training and the test. he values of input and output of the network have been given to network after being normalized. From the results of the test and application, it has been shown that tube systems can be analyzed successfully by using artificial neural networks. Key Words: ube System, Stress Analysis,orsion Analysis,Artificial Neural Networks * Fırat Üniversitesi, eknik Eğitim Fakültesi, Yapı Eğitim Bölümü, Elazığ, ÜRKİYE

2 Ö. KELEŞOĞLU, A. FIRA 1. GİRİŞ İlk defa 1950 li yıllarda ortaya atılan yapay zeka terimi zaman içinde oldukça yoğun ilgi görmüş ve yıllık bir zaman diliminde hayatın vazgeçilmez parçası olan sistemlerin doğmasına neden olmuştur. Yapay sinir ağları yapay zeka çalışmalarının da ivmesini artırmıştır. Yapay sinir ağları, insan beyninin en önemli özelliği olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, oluşturabilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri herhangi bir yardım almadan kendiliğinden gerçekleştirmek amacı ile geliştirilen, farklı topoloji ve ağ modelleriyle birbirine bağlanmasıyla oluşan karmaşık sistemlerdir[1,2]. Son yıllarda hızla gelişen yapay sinir ağları, inşaat mühendisliğinde oldukça geniş bir uygulama alanı bulmuştur. İnşaat mühendisliğinde uygulanan bazı yapay sinir ağları çalışmaları; Kang ve Yoon, yapay sinir ağları yaklaşımıyla basit bir kafes sistemi çözmüş diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında oldukça iyi sonuçlar elde etmişlerdir [3]. Arslan ve İnce, geri yayılımlı sinir ağlarını kullanarak betonarme kolonların tasarımını yapmıştır [4]. Deprem ivme kayıtlarının değerlendirilmesi ve sonuçlarının yorumlanmasında yapay sinir ağları hayli başarılı olmuştur [5]. Bir başka çalışmada köprülerin dinamik analizinde bu teknik kullanılarak sağlıklı sonuçlara ulaşılmıştır [6]. Betonun farklı yüklemeler altındaki gerilme-şekil değiştirme bağıntılarının belirlenmesinde de başarıyla uygulanmıştır [7]. Keleşoğlu ve arkadaşları yaptıkları çalışmada, çok katmanlı ileri beslemeli bir yapay sinir ağı kullanarak yalıtım malzemesinin kalınlığını tespit etmişlerdir [8]. Ayrıca tuğla duvardaki ve tesisattaki ısı kaybı yapay sinir ağları ile başarılı bir şekilde belirlenmiştir [9]. Yapılan bu çalışmalardan anlaşılacağı gibi yapay sinir ağları inşaat mühendisliğinde çeşitli uygulama alanlarında kullanılmış ve diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Bu çalışmada ince cidarlı tüp sistemlerin analizi verilmiş ve sayısal uygulamalar yapay sinir ağları ile çözülmüştür. 2. YAPAY SİNİR AĞLARI Beynin üstün özellikleri, bilim adamlarını üzerinde çalışmaya zorlamış ve beynin nörofiziksel yapısından esinlenerek matematiksel modeli çıkarılmaya çalışılmıştır. Beynin bütün davranışlarını tam olarak modelleyebilmek için fiziksel bileşenlerinin doğru olarak modellenmesi gerektiği düşüncesi ile çeşitli yapay hücre ve ağ modelleri geliştirilmiştir. Böylece Yapay Sinir Ağları ile adlandırılan yeni ve günümüz bilgisayarlarının algoritmik hesaplama yönteminden farklı bir bilim alanı ortaya çıkmıştır. Yapay sinir ağları; yapısı, bilgi işleme yöntemindeki farklılık ve uygulama alanları nedeniyle çeşitli bilim dallarının da kapsam alanına girmektedir. Yapay sinir ağları, olayların örneklerine bakmakta, onlardan ilgili olay hakkında genellemeler yapmakta, bilgiler toplamakta ve daha sonra hiç görmediği örnekler ile karşılaşınca öğrendiği bilgileri kullanarak o örnekler hakkında karar verebilmektedir Yapay Sinir Ağlarının Eğitilmesi Yapay sinir ağlarının öğrenme sürecinde, dış ortamdan gözle veya vücudun diğer organlarıyla uyarıların alınması gibi dış ortamdan girişler alınır, bu girişlerin beyin merkezine iletilerek burada değerlendirilip tepki verilmesi gibi yapay sinir ağında da aktivasyon fonksiyonundan geçirilerek bir tepki çıkışı üretilir. Bu çıkış yine tecrübeyle verilen çıkışla karşılaştırılarak hata bulunur. Çeşitli öğrenme algoritmalarıyla hata azaltılıp gerçek çıkışa yaklaşılmaya çalışılır. Bu çalışma süresince yenilenen yapay sinir ağının ağırlıklarıdır. Ağırlıklar her bir çevrimde yenilerek amaca ulaşılmaya çalışılır. Amaca ulaşmanın veya yaklaşmanın ölçüsü de yine dışarıdan verilen bir değerdir. Eğer yapay sinir ağları verilen giriş-çıkış çiftleriyle amaca ulaşmış ise ağırlık değerleri saklanır. Ağırlıkların sürekli yenilenip istenilen sonuca ulaşana kadar geçen zamana öğrenme adı verilir. 46

3 İNCE CİDARLI ÜP SİSEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ Yapay sinir ağı öğrendikten sonra daha önce verilmeyen girişler verilip, sinir ağı çıkışıyla gerçek çıkışı yaklaşımı incelenir. Eğer yeni verilen örneklere de doğru yaklaşıyorsa sinir ağı işi öğrenmiş demektir. Yapay sinir ağına verilen örnek sayısı optimum değerden fazla ise sinir ağı işi öğrenmemiş ezberlemiştir. Genelde eldeki örneklerin yüzde sekseni ağa verilip ağ eğitilir, daha sonra geri kalan yüzde yirmilik kısım verilip ağın davranışı incelenir diğer bir deyişle test edilir Geri Yayılımlı Öğrenme Geri yayılımlı öğrenen ağlar giriş, çıkış ve en az bir gizli katman olmak üzere üç katmandan oluşurlar. Gizli katman ve gizli katmandaki düğüm sayısı değiştirilebilir. Düğüm sayısının artması ağın hatırlama yeteneğini artırmakla birlikte öğrenme işleminin süresini uzatmaktadır. Düğüm sayısının azaltılması eğitim süresini kısaltmakta fakat hatırlama yeteneğini azaltmaktadır. Geri yayılım ağlarında katman sayısı ve her katmandaki düğüm sayısının seçilmesinde kesin bir yöntem yoktur ve sadece takip edilecek genel kurallar bulunmaktadır. Kural 1: Girdi verisi ve istenilen çıktı arasındaki ilişkinin karmaşıklığı artınca, gizli katmanlardaki işleme elemanlarının sayısı da artmalıdır. Kural 2: Eğer ele alınan süreç birçok aşamalara ayrılabiliyorsa, fazla sayıda gizli katman kullanılmalıdır. Kural 3: Ağda kullanılan eğitim verisinin miktarı, gizli katmanlardaki işleme elemanlarının sayısı için üst bir sınır oluşturmaktadır [10]. Giriş katmanındaki her bir düğüm gizli katmandaki her düğüme, gizli katman birden fazla ise bu katmandaki her bir düğüm kendisinden sonra gelen katmandaki her düğüme ve gizi katman çıkışındaki her düğüm çıkış katmanındaki her düğüme bağlıdır. Bir katmandaki hiçbir düğüm kendi katmanındaki diğer bir düğüme bağlı değildir. Her katmanın çıkış değerleri bir sonraki katmanın giriş değeridir. Bu şekilde giriş değerlerinin ağın girişinden çıkışına doğru ilerlemesine ileri besleme denir. Şekil 1 de bir geri yayılım ağı örneği görülmektedir. Girişler Çıkışlar Gizli Katman Şekil 1. Bir geri yayılım ağı örneği Geri yayılım çok katmanlı ağlarda kullanılan delta kuralı için genelleştirilmiş bir algoritmadır. Bu algoritma çok katlı ağlarda hesap işlerini öğrenmede kullanılabilmektedir. Geri yayılım ağında hatalar, ileri besleme aktarım işlevinin türevi tarafından, ileri besleme mekanizması içinde kullanılan aynı bağlantılar aracılığıyla, geriye doğru yayılmaktadır. Öğrenme işlemi, bu ağda basit çift yönlü hafıza birleştirmeye dayanmaktadır [11]. Hatayı geriye yayma algoritmasının işlem sırası kısaca aşağıdaki gibi verilebilir. Her bir nöronun çıkış değeri hesaplanır. n yi = f ( wi xi + b) (1) i= 1 47

4 Ö. KELEŞOĞLU, A. FIRA Burada w sinir ağının ağırlık matrisi, x giriş değerleri matrisi, b ise ağın bias değeridir. İstenen çıkış i i değeri ile ağdan elde edilen çıkış değeri karşılaştırılır ve varsa ağın hatası 1 E = ( d i ) 2 i y (2) 2 denklemi ile hesaplanır. Burada d i ağdan istenen çıkış değeri, y i ise ağdan elde edilen çıkış değeridir. η öğrenme oranı, δ i i. nöronun hata değeri olmak üzere her bir katmandaki ağırlıkların değişimleri belirlenir. w i = η.δ i. yi (3) Daha sonra bu değerlere göre ağırlıkların güncellemesi yapılır. yeni eski wi = wi + wi (4) Hata verilen uygun değere yaklaşana kadar bu adımlar tekrar edilir. 3. ÜP SİSEMLERİN ANALİZİ 3.1. Dönen Halkanın Gerilme Analizi O merkezi boyunca ω rad/sn açısal hız ile döndürülen dairesel bir ince halka, Şekil 2 de görüldüğü gibi dışarıya doğru etki eden bir atalet kuvvetine maruzdur. Halkanın Merkez ile θ açısı yapan bir AB yayı için ρ malzemenin yoğunluğu ve A halkanın kesit alanı ise atalet kuvveti F = ρθaω 2 r 2 (5) o A r B A θ Alan F B F θ Şekil 2. Dönen ince halka, kesiti ve kuvvet diyagramı Şekil 2 de görülen elemana etki eden F atalet kuvveti etkisinde halkanın A ve B noktalarında oluşan kuvvetleri ile dengelenir. Kuvvet diyagramından, θ nin küçük olduğu durumda: = ρaω 2 r 2 elde edilir. (6) σ, den dolayı oluşan gerilme ise 48

5 İNCE CİDARLI ÜP SİSEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ = ρω r ρυ (7) σ = Burada υ doğrusal hız, ortalama yarıçap r dır İnce üpün Burulma Analizi Şekil 3 de gösterilen ince tüpün yarıçapı r ve et kalınlığı t dir. üpün her iki ucuna burulma momenti uygulanırsa, uçlar rölatif olarak burulur. üp eksenine paralel olan AB, döndürülerek AB konumunu alır. OB yarıçapı yine doğru olarak kalır ve küçük θ açısı dönerek OB konumunu alır. Şekil 3. üp sistem B I θ ϕ B A üpün kesit alanındaki kayma kuvveti F = (8) r bu kuvvet, ince tüpün et payı (t) küçük olursa, kalınlık üzerinde kayma gerilmesi τ = 2 2πr t dir. (9) Kayma modülü τ = G ϕ ve rθ ϕ = (10) l 4. UYGULAMALAR 4.1. Sayısal Uygulama-I Bu uygulamada, dönen ince silindirik bir borudaki maksimum gerilmeyi YSA kullanarak analiz edeceğiz. Problemde borunun ortalama yarıçapı 3 mm, dakikada yaptığı devir sayısı devir/dakika ve çeliğin yoğunluğu 7.8 Mg/m 3 dir. Problem için geri yayılımlı yapay sinir ağı kullanılmıştır. Bu ağda 1 giriş katmanı, 1 ara katman ve 1 çıkış katmanı kullanılmıştır. Girdi katmanında üç işlem elamanı bulunmaktadır: a) Borunun ortalama yarıçapı (m) 49

6 Ö. KELEŞOĞLU, A. FIRA b) Borudaki çeliğin yoğunluğu (Kg/m 3 ) c) Borunun yaptığı devir sayısı (rad/s) Ara katmanda 10 adet yapay nöron kullanılmıştır. Ağın çıkışı ise borudaki maksimum gerilmedir (Şekil 4). r ρ σ ω Şekil 4. İnce silindirik boru için kullanılan yapay sinir ağı Ağın girdi elemanlarına çeşitli değerler verilerek oluşturulan eğitim setinde 30 adet örnek bulunmaktadır. Örneklerdeki giriş ve çıkış değerleri normalize edilerek ağa sunulmuştur. Çizelge 1 de görüleceği üzere çeşitli ağ yapıları ve öğrenme oranları denenerek en hassas sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Yapılan denemeler sonucunda 10 nörondan oluşan bir ara katman uygun görülmüş ve öğrenme oranı 0.80 alındığında ağ daha uygun sonuçlar vermiştir. Çizelge 1: Ağ yapısı ve öğrenme oranının deneme yoluyla bulunması Ağ yapısı Öğrenme oranı Hata yüzdesi Aktivasyon fonksiyonu olarak sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. Ağın eğitilmesi için öğrenme tipi olarak danışmanlı öğrenme uygulanmıştır. Bu öğrenme yöntemi, bütün işleme elemanlarının anlık hatalarını en aza indirmeye çalışır. Bu hata azaltma işlemi, kabul edilebilir doğruluğa ulaşana kadar ağırlıklar devamlı olarak derlenir. Bu parametreler Matlab 5.3 de geliştirilen programa sunularak ağ eğitilir. Eğitim setinin ilk 10 örneği çizelge 2 de verilmiştir. Çizelge 2. İnce silindirik boru için hazırlanan eğitim seti 50

7 İNCE CİDARLI ÜP SİSEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ Örnek r (m) ρ (kg/m 3 ) ω (rad/s) σ (MN/m 2 ) Ağın eğitimi tamamlandıktan sonra eğitim setindeki örneklerden tamamen farklı değerler kullanılarak ağın performansı test edilmiştir. est setinde 8 adet örnek kullanılmış ve sonuçlar Çizelge 3 de karşılaştırılmıştır. Çizelge 3. Silindirik boru için verilen test seti Giriş Çıkış est No σ (MN/m 2 ) r (m) ρ (kg/m 3 ) ω (rad/s) Sayısal Sonuç YSA Yapay sinir ağını eğittikten ve test ettikten sonra; problem için verilen değerler ağa sunulursa elde edilen gerilme değeri MN/m 2 olarak bulunur. Bu problemin J. Hannah ve M. J. Hillier tarafından çözülmesi sonucunda elde edilen gerilme değeri ise 193 MN/m 2 dir [12]. Gerek test setinden elde edilen sonuçlar ve gerekse problemin gerçek değerlerinden elde edilen sonuç göz önüne alındığında ağın yeterli hassasiyette sonuçlar bulduğu görülür Sayısal Uygulama-II Bu uygulamada, ince silindirik bir tüpün burulma açısını YSA ile analiz edeceğiz. Uygulama için kullanılan değerler; silindirik tüpün çapı 25 mm, kalınlığı 1.5 mm, uzunluğu 300 mm dir. Müsaade edilebilir kayma gerilmesi 35 N/mm 2 ve malzemenin kayma modülü 80 kn/mm 2 dir. Problem için geri yayılımlı yapay sinir ağı kullanılmıştır. Bu ağda 1 giriş katmanı, 1 ara katman ve 1 çıkış katmanı kullanılmıştır (Şekil 5). Girdi katmanında dört işlem elamanı bulunmaktadır: a) Silindirik tüpün çapı (r, mm) 51

8 Ö. KELEŞOĞLU, A. FIRA b) Silindirik tüpün uzunluğu (l, mm) c) Müsaade edilebilir kayma gerilmesi (τ, N/mm 2 ) d) Malzemenin kayma modülü (G, N/mm 2 ) Ara katmanda 8 adet yapay nöron kullanılmıştır. Ağın çıkışı ise bu giriş değerlerine maruz kalan silindirik tüpün burulma açısıdır. r l G θ τ τ Şekil 5. İnce silindirik tüp için oluşturulan YSA modeli Girdi elemanlarına çeşitli değerler verilerek oluşturulan eğitim setinde 40 adet örnek bulunmaktadır. Örneklerdeki giriş ve çıkış değerleri normalize edilerek ağa sunulmuştur. Çizelge 4: Ağ yapısı ve öğrenme oranının deneme yoluyla bulunması Ağ yapısı Öğrenme oranı Hata yüzdesi Çizelge 4 de görüleceği üzere çeşitli ağ yapıları ve öğrenme oranları denenerek en hassas sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Yapılan denemeler sonucunda 8 nörondan oluşan bir ara katman uygun görülmüş ve öğrenme oranı 0.40 alındığında ağ daha uygun sonuçlar vermiştir. Aktivasyon fonksiyonu olarak sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. Öğrenme tipi olarak danışmanlı öğrenme uygulanmıştır. Eğitim setinin ilk 10 örneği çizelge 5 de verilmiştir 52

9 İNCE CİDARLI ÜP SİSEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ Çizelge 5. Silindirik tüp için hazırlanan eğitim seti Örnek No r (mm) l (mm) G (N/mm 2 ) τ (N/mm 2 ) θ (rad) Ağın eğitimi tamamlandıktan sonra ağın performansını test etmek amacıyla eğitim setinde kullanılmayan farklı örnekler ağa sunulmuş ve elde edilen sonuçlar çizelge 6 da karşılaştırılmıştır. Çizelge 6. Silindirik tüpün test seti Giriş Çıkış θ r l G τ est No Sayısal Sonuç YSA Yapay sinir ağını eğittikten ve test ettikten sonra bu uygulamada kullanılan değerleri ağa verdiğimizde sonuç (rad) bulunmuştur. Bu problemin J. Hannah ve M. J. Hillier tarafından çözülmesi sonucunda elde edilen sonuç ise (rad) dır [12]. est setinden elde edilen sonuçlar ile problemin gerçek sonucu göz önüne alındığında ağın yeterli hassasiyette sonuçlar bulduğu görülür Performance is e-028, Goal is 1e Performance is e-031, Goal is 1e raining-blue Goal-Black raining-blue Goal-Black Epochs Epochs Şekil 6.a. İnce silindirik boru için kullanılan yapay sinir ağının iterasyona bağlı olarak hata değişimi Şekil 6.b. İnce silindirik tüp için oluşturulan yapay sinir ağının iterasyona bağlı olarak hata değişimi 53

10 Ö. KELEŞOĞLU, A. FIRA 5. SONUÇLAR Bilgi sınıflama ve bilgi yorumlamanın da içinde bulunduğu çok değişik problemlerin çözümünde kullanılan yapay sinir ağları; iş hayatı, finans, endüstri, eğitim ve mühendislik alanlarında varolan yöntemlerin yerine veya doğrusal olmayan sistemlerde de başarıyla uygulanmaktadır. Yapay sinir ağlarının problemlere yaklaşımı insan zekası gibi edinilen tecrübeye bağlıdır. Yapay sinir ağları insanlar gibi örneklerle eğitildikleri için eğitim sırasında yeterli sayıda veri grubunun kullanılması ile çok iyi sonuçlar elde edilmektedir. Bu çalışmada ince cidarlı tüp sistemlerin analizi yapay sinir ağları kullanılarak sunulmuştur. Hem test sonuçları hem de problemlerin sonuçları ışığında yapay sinir ağlarının yeterli hassasiyette sonuçlar elde ettiği söylenebilir. Gerek bu çalışmadan elde edilen sonuçlar gerekse daha önce yapılmış olan çalışmalardan elde edilen sonuçlar dikkate alındığında yapay zekanın alt kollarından biri olan yapay sinir ağlarının mühendislik problemlerinde başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Yapay sinir ağları mühendislik problemlerinin çözümlerine alternatif bir metot olma yolunda önemli adımlar atmıştır. KAYNAKLAR [1] Öztemel, E., Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, İstanbul, [2] Alexander, I., Morton I, An Introduction o Neural Computing, International homson Computer Press, [3] Kang, H.., Yoon, C.J., Neural Network Approaches to Simple russ Design Problems, Microcomputers in Civil Engineering, Vol 9, , [4] Arslan, A., İnce, R., he Neural Network Based Design of Edge Supported Reinforced Concrete Slabs, Artificial Intelligence and Object Oriented Approaches for Structural Engineering, 91-97, Scotland, [5] Ghaboussi, J., Lin, C.C., New Method of Generating Spectrum Compatible Accelerograms Using Neural Network, Earthquake Engineering and Structural Dinamics, , [6] Vanluchene, R.D., Roufei, S. Neural Network in Structural Engineering, Micro Comp. in Civil Engineering, , [7] Ghaboussi, J., Garett, J.H., Wu, X, Knowledge-Based Modeling of Material Behavior with Neural Networks, ASCE Journal of Engineering Mech., Vol 117, , [8] Keleşoğlu, Ö., Ekinci, C.E., Fırat, A., Yalıtım Hesaplarında Yapay Sinir Ağlarının Kullanımı, Sigma Dergisi, 3, 58-66, [9] Keleşoğlu, Ö., Fırat, A., uğla Duvardaki ve esisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi, Fırat Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 18(1), , [10] Fırat, A., Yapay Sinir Ağları ile Yapısal Sistemlerin Analizi, Yüksek Lisans ezi, Fırat Üniversitesi, Elazığ, [11] Elmas, Ç., Yapay Sinir Ağları, Seçkin Yayıncılık, Ankara, [12] Hannah, J., Hillier, M.J., Applied Mechanics, Pearson Education Limited Edinburgh Gate, Harlow Essex CM20 2JE, England,

ÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ

ÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ S.Ü. Müh.-Mim. Fak. Derg., c.21, s.1-2, 2006 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.21, n.1-2, 2006 ÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ Ömer

Detaylı

İç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü

İç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10-3 (006),447-451 İç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü Ömer KELEŞOĞLU, Adem FIRAT Fırat Üniversitesi,

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE PAFTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD FOR MAP DIGITIZATION

YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE PAFTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD FOR MAP DIGITIZATION YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE PAFTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASI Y.ŞİŞMAN 1, H. DEMİRTAŞ 2 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 55139, Samsun/TÜRKİYE ysisman@omu.edu.tr 2 Sağlık Bakanlığı,

Detaylı

Burma deneyinin çekme deneyi kadar geniş bir kullanım alanı yoktur ve çekme deneyi kadar standartlaştırılmamış bir deneydir. Uygulamada malzemelerin

Burma deneyinin çekme deneyi kadar geniş bir kullanım alanı yoktur ve çekme deneyi kadar standartlaştırılmamış bir deneydir. Uygulamada malzemelerin BURMA DENEYİ Burma deneyinin çekme deneyi kadar geniş bir kullanım alanı yoktur ve çekme deneyi kadar standartlaştırılmamış bir deneydir. Uygulamada malzemelerin genel mekanik özelliklerinin saptanmasında

Detaylı

FL 3 DENEY 4 MALZEMELERDE ELASTĐSĐTE VE KAYMA ELASTĐSĐTE MODÜLLERĐNĐN EĞME VE BURULMA TESTLERĐ ĐLE BELĐRLENMESĐ 1. AMAÇ

FL 3 DENEY 4 MALZEMELERDE ELASTĐSĐTE VE KAYMA ELASTĐSĐTE MODÜLLERĐNĐN EĞME VE BURULMA TESTLERĐ ĐLE BELĐRLENMESĐ 1. AMAÇ Malzemelerde Elastisite ve Kayma Elastisite Modüllerinin Eğme ve Burulma Testleri ile Belirlenmesi 1/5 DENEY 4 MAZEMEERDE EASTĐSĐTE VE KAYMA EASTĐSĐTE MODÜERĐNĐN EĞME VE BURUMA TESTERĐ ĐE BEĐRENMESĐ 1.

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 6 Sayı: 1 sh. 51-63 Ocak 2004

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 6 Sayı: 1 sh. 51-63 Ocak 2004 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 6 Sayı: 1 sh. 51-63 Ocak 24 KİRİŞSİZ DÖŞEMELİ BETONARME BİR BİNADA OLUŞAN YATAY DEPLASMANIN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ (ESTIMATION OF LATERAL

Detaylı

ESTIMATION OF EFFLUENT PARAMETERS AND EFFICIENCY FOR ADAPAZARI URBAN WASTEWATER TREATMENT PLANT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

ESTIMATION OF EFFLUENT PARAMETERS AND EFFICIENCY FOR ADAPAZARI URBAN WASTEWATER TREATMENT PLANT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ESTIMATION OF EFFLUENT PARAMETERS AND EFFICIENCY FOR ADAPAZARI URBAN WASTEWATER TREATMENT PLANT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ADAPAZARI KENTSEL ATIKSU ARITMA TESĐSĐ ÇIKIŞ SUYU PARAMETRELERĐ VE VERĐM DEĞERLERĐNĐN

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN YÜKSEK LİSANS TEZİ 2011 BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY

Detaylı

An Investigation with Neural Network of Heat Loss for Optimum Insulation

An Investigation with Neural Network of Heat Loss for Optimum Insulation Aksaray University Journal of Science and Engineering e-issn: 2587-1277 Web: http://asujse.aksaray.edu.tr Aksaray J. Sci. Eng. Volume 1, Issue 2, Pages 86-106 Available online at Research Article An Investigation

Detaylı

KÜTAHYA İLİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK ELEKTRİK PUANT YÜK TAHMİNİ

KÜTAHYA İLİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK ELEKTRİK PUANT YÜK TAHMİNİ ELECTRICAL PEAK LOAD FORECASTING IN KÜTAHYA WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Y. ASLAN * & C. YAŞAR * & A. NALBANT * * Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi Dumlupınar Üniversitesi,

Detaylı

BURULMA DENEYİ 2. TANIMLAMALAR:

BURULMA DENEYİ 2. TANIMLAMALAR: BURULMA DENEYİ 1. DENEYİN AMACI: Burulma deneyi, malzemelerin kayma modülü (G) ve kayma akma gerilmesi ( A ) gibi özelliklerinin belirlenmesi amacıyla uygulanır. 2. TANIMLAMALAR: Kayma modülü: Kayma gerilmesi-kayma

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE USING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN INSULATION COMPUTATIONS

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE USING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN INSULATION COMPUTATIONS Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 2005/3 THE USING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN INSULATION COMPUTATIONS Ömer KELEŞOĞLU *, Cevdet Emin EKİNCİ, Adem

Detaylı

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D ĠS L ĠK B ĠL ĠM L E R ĠD E R G ĠS

Detaylı

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş

Detaylı

Cam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini

Cam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 211, Elazığ, Turkey Cam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini S. Yıldız 1, Y. Bölükbaş

Detaylı

ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ.

ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ. ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ Murat ŞEKER 1 Ahmet BERKAY 1 EMurat ESİN 1 ArşGör,Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar MühBöl 41400 Gebze mseker@bilmuhgyteedutr aberkay@bilmuhgyteedutr,

Detaylı

İTME ANALİZİ KULLANILARAK YÜKSEK RİSKLİ DEPREM BÖLGESİNDEKİ BİR PREFABRİK YAPININ SİSMİK KAPASİTESİNİN İNCELENMESİ

İTME ANALİZİ KULLANILARAK YÜKSEK RİSKLİ DEPREM BÖLGESİNDEKİ BİR PREFABRİK YAPININ SİSMİK KAPASİTESİNİN İNCELENMESİ İTME ANALİZİ KULLANILARAK YÜKSEK RİSKLİ DEPREM BÖLGESİNDEKİ BİR PREFABRİK YAPININ SİSMİK KAPASİTESİNİN İNCELENMESİ ÖZET: B. Öztürk 1, C. Yıldız 2 ve E. Aydın 3 1 Yrd. Doç. Dr., İnşaat Müh. Bölümü, Niğde

Detaylı

Isı Transferinde Isı Kayıplarının Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile İncelenmesi

Isı Transferinde Isı Kayıplarının Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile İncelenmesi Araştırma Makalesi / Research Article Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 7(2): 93-105, 2017 Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Iğdır University Journal

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY 9B - BURULMA DENEYİ

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY 9B - BURULMA DENEYİ BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY 9B - BURULMA DENEYİ GİRİŞ Mekanik tasarım yaparken öncelikli olarak tasarımda kullanılması düşünülen malzemelerin

Detaylı

Burulma (Torsion): Dairesel Kesitli Millerde Gerilme ve Şekil Değiştirmeler

Burulma (Torsion): Dairesel Kesitli Millerde Gerilme ve Şekil Değiştirmeler ifthmechanics OF MAERIALS 009 he MGraw-Hill Companies, In. All rights reserved. - Burulma (orsion): Dairesel Kesitli Millerde Gerilme ve Şekil Değiştirmeler ifthmechanics OF MAERIALS ( τ ) df da Uygulanan

Detaylı

BETONARME DÜZLEM ÇERÇEVE SİSTEMLERİN İTME ANALİZİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI

BETONARME DÜZLEM ÇERÇEVE SİSTEMLERİN İTME ANALİZİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI BETONARME DÜZLEM ÇERÇEVE SİSTEMLERİN İTME ANALİZİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI Mehmet Aydın Kömür 1, Naci Çağlar 2, Muzaffer Elmas 2 1 Sakarya Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Mekanik Anabilim Dalı,

Detaylı

ELASTİSİTE TEORİSİ I. Yrd. Doç Dr. Eray Arslan

ELASTİSİTE TEORİSİ I. Yrd. Doç Dr. Eray Arslan ELASTİSİTE TEORİSİ I Yrd. Doç Dr. Eray Arslan Mühendislik Tasarımı Genel Senaryo Analitik çözüm Fiziksel Problem Matematiksel model Diferansiyel Denklem Problem ile ilgili sorular:... Deformasyon ne kadar

Detaylı

Beton Mekanik Özelliklerinin Taze Beton Özelliklerinden Yararlanılarak Yapay Sinir Ağları İle Tahmini ÖZET

Beton Mekanik Özelliklerinin Taze Beton Özelliklerinden Yararlanılarak Yapay Sinir Ağları İle Tahmini ÖZET Beton Mekanik Özelliklerinin Taze Beton Özelliklerinden Yararlanılarak Yapay Sinir Ağları İle Tahmini Serkan SUBAŞI 1, Ahmet BEYCİOĞLU 1 ve Mehmet EMİROĞLU 1 1 Düzce Üniversitesi Yapı Eğitimi Bölümü Teknik

Detaylı

PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ

PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ U. Özveren 2, S. Dinçer 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya Müh. Bölümü, Davutpaşa Kampüsü, 34210 Esenler / İstanbul e-posta: dincer@yildiz.edu.tr

Detaylı

Tablo 1 Deney esnasında kullanacağımız numunelere ait elastisite modülleri tablosu

Tablo 1 Deney esnasında kullanacağımız numunelere ait elastisite modülleri tablosu BASİT MESNETLİ KİRİŞTE SEHİM DENEYİ Deneyin Amacı Farklı malzeme ve kalınlığa sahip kirişlerin uygulanan yükün kirişin eğilme miktarına oranı olan rijitlik değerin değişik olduğunun gösterilmesi. Kiriş

Detaylı

Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi

Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi YDGA2005 - Yığma Yapıların Deprem Güvenliğinin Arttırılması Çalıştayı, 17 Şubat 2005, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara. Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi

Detaylı

ISSN : Isparta-Turkey YAPAY SĠNĠR AĞLARI (YSA) YÖNTEMĠ ĠLE GLOBAL RADYASYON TAHMĠNĠ

ISSN : Isparta-Turkey YAPAY SĠNĠR AĞLARI (YSA) YÖNTEMĠ ĠLE GLOBAL RADYASYON TAHMĠNĠ ISSN:1306-3111 e-journal o New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 2, Article Number: 1A0174 Kadir Günoğlu ENGINEERING SCIENCES Betül Mavi Received: November 2010 Ġskender Akkurt Accepted:

Detaylı

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KORONER ARTER HASTALIĞI RİSK Öğrenci : SİNEM ÖZDER Numarası : 118229001004

Detaylı

TEKNOLOJİNİN BİLİMSEL İLKELERİ. Öğr. Gör. Adem ÇALIŞKAN

TEKNOLOJİNİN BİLİMSEL İLKELERİ. Öğr. Gör. Adem ÇALIŞKAN TEKNOLOJİNİN BİLİMSEL İLKELERİ 3 Malzemelerin esnekliği Gerilme Bir cisme uygulanan kuvvetin, kesit alanına bölümüdür. Kuvvetin yüzeye dik olması halindeki gerilme "normal gerilme" adını alır ve şeklinde

Detaylı

MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ

MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ Levent AKSOY e-posta: levent@ehb.itu.edu.tr Neslihan Serap ŞENGÖR e-posta: neslihan@ehb.itu.edu.tr Elektronik ve

Detaylı

34. Dörtgen plak örnek çözümleri

34. Dörtgen plak örnek çözümleri 34. Dörtgen plak örnek çözümleri Örnek 34.1: Teorik çözümü Timoshenko 1 tarafından verilen dört tarafından ankastre ve merkezinde P=100 kn tekil yükü olan kare plağın(şekil 34.1) çözümü 4 farklı model

Detaylı

UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ

UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ Mutlu SEÇER* ve Özgür BOZDAĞ* *Dokuz Eylül Üniv., Müh. Fak., İnşaat Müh. Böl., İzmir ÖZET Bu çalışmada, ülkemizde çelik hal

Detaylı

BARTIN ÜNĠVERSĠTESĠ MÜHENDĠSLĠK FAKÜLTESĠ METALURJĠ VE MALZEME MÜHENDĠSLĠĞĠ

BARTIN ÜNĠVERSĠTESĠ MÜHENDĠSLĠK FAKÜLTESĠ METALURJĠ VE MALZEME MÜHENDĠSLĠĞĠ BARTIN ÜNĠVERSĠTESĠ MÜHENDĠSLĠK FAKÜLTESĠ METALURJĠ VE MALZEME MÜHENDĠSLĠĞĠ MALZEME LABORATUARI I DERSĠ BURULMA DENEY FÖYÜ BURULMA DENEYĠ Metalik malzemelerin burma deneyi, iki ucundan sıkıştırılırmış

Detaylı

Sıvı Depolarının Statik ve Dinamik Hesapları

Sıvı Depolarının Statik ve Dinamik Hesapları Sıvı Depolarının Statik ve Dinamik Hesapları Bu konuda yapmış olduğumuz yayınlardan derlenen ön bilgiler ve bunların listesi aşağıda sunulmaktadır. Bu başlık altında depoların pratik hesaplarına ilişkin

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 3 ÜÇ NOKTALI EĞİLME DENEYİ

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 3 ÜÇ NOKTALI EĞİLME DENEYİ BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 3 ÜÇ NOKTALI EĞİLME DENEYİ GİRİŞ Yapılan herhangi bir mekanik tasarımda kullanılacak malzemelerin belirlenmesi

Detaylı

YAPILARDA BURULMA DÜZENSİZLİĞİ

YAPILARDA BURULMA DÜZENSİZLİĞİ YAPILARDA BURULMA DÜZENSİZLİĞİ M. Sami DÖNDÜREN a Adnan KARADUMAN a M. Tolga ÇÖĞÜRCÜ a Mustafa ALTIN b a Selçuk Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Konya b Selçuk Üniversitesi

Detaylı

ASİSTAN ARŞ. GÖR. GÜL DAYAN

ASİSTAN ARŞ. GÖR. GÜL DAYAN ASİSTAN ARŞ. GÖR. GÜL DAYAN VİSKOZİTE ÖLÇÜMÜ Viskozite, bir sıvının iç sürtünmesi olarak tanımlanır. Viskoziteyi etkileyen en önemli faktör sıcaklıktır. Sıcaklık arttıkça sıvıların viskoziteleri azalır.

Detaylı

BURSA TECHNICAL UNIVERSITY (BTU) Department of Mechanical Engineering

BURSA TECHNICAL UNIVERSITY (BTU) Department of Mechanical Engineering Uygulama Sorusu-1 Şekildeki 40 mm çaplı şaft 0 kn eksenel çekme kuvveti ve 450 Nm burulma momentine maruzdur. Ayrıca milin her iki ucunda 360 Nm lik eğilme momenti etki etmektedir. Mil malzemesi için σ

Detaylı

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek Hesaplamaya Giriş Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan

Detaylı

Mevcut Betonarme Binaların Yapısal Parametrelerinin Binaların Deprem Performansına Etkilerinin Belirlenmesi

Mevcut Betonarme Binaların Yapısal Parametrelerinin Binaların Deprem Performansına Etkilerinin Belirlenmesi Mevcut Betonarme Binaların Yapısal Parametrelerinin Binaların Deprem Performansına Etkilerinin Belirlenmesi 1 Naci Çağlar and 2 Zehra Şule Garip * 1 Faculty of Engineering, Department of Civil Engineering

Detaylı

Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Perceptron Rosenblatt (1962): İlk

Detaylı

(Computer Integrated Manufacturing)

(Computer Integrated Manufacturing) 1 (Computer Integrated Manufacturing) 2 1 Bilgisayarlı Sayısal Kontrol; ekipman mekanizmaların hareketlerinin doğru ve hassas biçimde gerçekleştirilmesinde bilgisayarların kullanılması, programlama ile

Detaylı

KAYMA GERİLMESİ (ENİNE KESME)

KAYMA GERİLMESİ (ENİNE KESME) KAYMA GERİLMESİ (ENİNE KESME) Demir yolu traversleri çok büyük kesme yüklerini taşıyan kiriş olarak davranır. Bu durumda, eğer traversler ahşap malzemedense kesme kuvvetinin en büyük olduğu uçlarından

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE FİYAT TAHMİNLEMESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE FİYAT TAHMİNLEMESİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE FİYAT TAHMİNLEMESİ Elif ERDOĞAN Fatih Üniversitesi Ankara Meslek Yüksekokulu, Ostim /Ankara Öğretim Görevlisi eerdogan@fatih.edu.tr Hamide ÖZYÜREK Fatih Üniversitesi Ankara Meslek

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ (Bölüm-3) KÖPRÜLER

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ (Bölüm-3) KÖPRÜLER İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ (Bölüm-3) KÖPRÜLER Yrd. Doç. Dr. Banu Yağcı Kaynaklar G. Kıymaz, İstanbul Kültür Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Ders Notları, 2009 http://web.sakarya.edu.tr/~cacur/ins/resim/kopruler.htm

Detaylı

İÇİNDEKİLER. ÖNSÖZ... iii İÇİNDEKİLER... v

İÇİNDEKİLER. ÖNSÖZ... iii İÇİNDEKİLER... v İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... iii İÇİNDEKİLER... v BÖLÜM 1.... 1 1.1. GİRİŞ VE TEMEL KAVRAMLAR... 1 1.2. LİNEER ELASTİSİTE TEORİSİNDE YAPILAN KABULLER... 3 1.3. GERİLME VE GENLEME... 4 1.3.1. Kartezyen Koordinatlarda

Detaylı

Temel bilgiler-flipped Classroom Akslar ve Miller

Temel bilgiler-flipped Classroom Akslar ve Miller Makine Elemanları I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Temel bilgiler-flipped Classroom Akslar ve Miller İçerik Aks ve milin tanımı Akslar ve millerin mukavemet hesabı Millerde titreşim hesabı Mil tasarımı için tavsiyeler

Detaylı

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ- YAPI MALZEMELERİ LABORATUARI. Kemal Tuşat YÜCEL

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ- YAPI MALZEMELERİ LABORATUARI. Kemal Tuşat YÜCEL SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ- YAPI MALZEMELERİ LABORATUARI Kemal Tuşat YÜCEL İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ- YAPI MALZEMELERİ LABORATUARI YIĞMA YAPI MALZEME

Detaylı

KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MADEN MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MADEN İŞLETME LABORATUVARI

KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MADEN MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MADEN İŞLETME LABORATUVARI DENEY ADI: EĞİLME (BÜKÜLME) DAYANIMI TANIM: Eğilme dayanımı (bükülme dayanımı veya parçalanma modülü olarak da bilinir), bir malzemenin dış fiberinin çekme dayanımının ölçüsüdür. Bu özellik, silindirik

Detaylı

Temeller. Onur ONAT Tunceli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü, Tunceli

Temeller. Onur ONAT Tunceli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü, Tunceli Temeller Onur ONAT Tunceli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü, Tunceli 1 Temel Nedir? Yapısal sistemlerin üzerindeki tüm yükleri, zemine güvenli bir şekilde aktaran yapısal elemanlara

Detaylı

Kirişlerde Kesme (Transverse Shear)

Kirişlerde Kesme (Transverse Shear) Kirişlerde Kesme (Transverse Shear) Bu bölümde, doğrusal, prizmatik, homojen ve lineer elastik davranan bir elemanın eksenine dik doğrultuda yüklerin etkimesi durumunda en kesitinde oluşan kesme gerilmeleri

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 10 Eylemsizlik Momentleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C.Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 10. Eylemsizlik Momentleri

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI Lineer Ayrılabilen Paternlerin Yapay Sinir Ağı ile Sınıflandırılması 1. Biyolojik Sinirin Yapısı Bilgi işleme

Detaylı

T.C. BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MIM331 MÜHENDİSLİKTE DENEYSEL METODLAR DERSİ

T.C. BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MIM331 MÜHENDİSLİKTE DENEYSEL METODLAR DERSİ T.C. BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MIM331 MÜHENDİSLİKTE DENEYSEL METODLAR DERSİ 3 NOKTA EĞME DENEY FÖYÜ ÖĞRETİM ÜYESİ YRD.DOÇ.DR.ÖMER KADİR

Detaylı

Tanım: Boyuna doğrultuda eksenel basınç kuvveti taşıyan elemanlara Basınç Çubuğu denir.

Tanım: Boyuna doğrultuda eksenel basınç kuvveti taşıyan elemanlara Basınç Çubuğu denir. BASINÇ ÇUBUKLARI Tanım: Boyuna doğrultuda eksenel basınç kuvveti taşıyan elemanlara Basınç Çubuğu denir. Basınç çubukları, sadece eksenel basınç kuvvetine maruz kalırlar. Bu çubuklar üzerinde Eğilme ve

Detaylı

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI Merve ARABACI a, Miray BAYRAM a, Mehmet YÜCEER b, Erdal KARADURMUŞ a a Hitit Üniversitesi, Mühendislik

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MÜHENDİSLİKTE DENEYSEL METOTLAR-II BORU ve DİRSEKLERDE ENERJİ KAYBI DENEYİ 1.Deneyin Adı: Boru ve dirseklerde

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY 9A GERİNİM ÖLÇER KULLANARAK GERİLİM ANALİZİ YAPILMASI

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY 9A GERİNİM ÖLÇER KULLANARAK GERİLİM ANALİZİ YAPILMASI BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 40 MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY 9A GERİNİM ÖLÇER KULLANARAK GERİLİM ANALİZİ YAPILMASI TEORİ Bir noktada oluşan gerinim ve gerilme değerlerini

Detaylı

δ / = P L A E = [+35 kn](0.75 m)(10 ) = mm Sonuç pozitif olduğundan çubuk uzayacak ve A noktası yukarı doğru yer değiştirecektir.

δ / = P L A E = [+35 kn](0.75 m)(10 ) = mm Sonuç pozitif olduğundan çubuk uzayacak ve A noktası yukarı doğru yer değiştirecektir. A-36 malzemeden çelik çubuk, şekil a gösterildiği iki kademeli olarak üretilmiştir. AB ve BC kesitleri sırasıyla A = 600 mm ve A = 1200 mm dir. A serbest ucunun ve B nin C ye göre yer değiştirmesini belirleyiniz.

Detaylı

5. Boyut Analizi. 3) Bir deneysel tasarımda değişken sayısının azaltılması 4) Model tasarım prensiplerini belirlemek

5. Boyut Analizi. 3) Bir deneysel tasarımda değişken sayısının azaltılması 4) Model tasarım prensiplerini belirlemek Boyut analizi, göz önüne alınan bir fiziksel olayı etkileyen deneysel değişkenlerin sayısını ve karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir yöntemdir. kışkanlar mekaniğinin gelişimi ağırlıklı bir şekilde

Detaylı

MADDESEL NOKTANIN EĞRİSEL HAREKETİ

MADDESEL NOKTANIN EĞRİSEL HAREKETİ Silindirik Koordinatlar: Bazı mühendislik problemlerinde, parçacığın hareketinin yörüngesi silindirik koordinatlarda r, θ ve z tanımlanması uygun olacaktır. Eğer parçacığın hareketi iki eksende oluşmaktaysa

Detaylı

DÖRTGEN DELİKLİ KOMPOZİT LEVHALARDA ELASTO- PLASTİK GERİLME ANALİZİ

DÖRTGEN DELİKLİ KOMPOZİT LEVHALARDA ELASTO- PLASTİK GERİLME ANALİZİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K Bİ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 000 : 6 : 1 : 13-19

Detaylı

MALZEME BİLGİSİ DERS 7 DR. FATİH AY. www.fatihay.net fatihay@fatihay.net

MALZEME BİLGİSİ DERS 7 DR. FATİH AY. www.fatihay.net fatihay@fatihay.net MALZEME BİLGİSİ DERS 7 DR. FATİH AY www.fatihay.net fatihay@fatihay.net GEÇEN HAFTA KRİSTAL KAFES NOKTALARI KRİSTAL KAFES DOĞRULTULARI KRİSTAL KAFES DÜZLEMLERİ DOĞRUSAL VE DÜZLEMSEL YOĞUNLUK KRİSTAL VE

Detaylı

SÜREKLİ DOĞAL GERİLİM VERİLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ, DEPREM ve YAĞIŞLARLA İLİŞKİSİ

SÜREKLİ DOĞAL GERİLİM VERİLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ, DEPREM ve YAĞIŞLARLA İLİŞKİSİ SÜREKLİ DOĞAL GERİLİM VERİLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ, DEPREM ve YAĞIŞLARLA İLİŞKİSİ ÖZET: Petek SINDIRGI 1 ve İlknur KAFTAN 2 1 Yardımcı Doçent Dr. Jeofizik Müh. Bölümü, Dokuz Eylül

Detaylı

MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI

MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI AKSLAR VE MİLLER P r o f. D r. İ r f a n K A Y M A Z P r o f. D r. A k g ü n A L S A R A N A r ş. G ör. İ l y a s H A C I S A L İ HOĞ LU Dönen parça veya elemanlar taşıyan

Detaylı

ÇOK KATLI BETONARME YAPILARIN DİNAMİK ANALİZİ

ÇOK KATLI BETONARME YAPILARIN DİNAMİK ANALİZİ ÇOK KATLI BETONARME YAPILARIN DİNAMİK ANALİZİ Adnan KARADUMAN (*), M.Sami DÖNDÜREN (**) ÖZET Bu çalışmada T şeklinde, L şeklinde ve kare şeklinde geometriye sahip bina modellerinin deprem davranışlarının

Detaylı

DÜZLEMDE GERİLME DÖNÜŞÜMLERİ

DÜZLEMDE GERİLME DÖNÜŞÜMLERİ 3 DÜZLEMDE GERİLME DÖNÜŞÜMLERİ Gerilme Kavramı Dış kuvvetlerin etkisi altında dengedeki elastik bir cismi matematiksel bir yüzeyle rasgele bir noktadan hayali bir yüzeyle ikiye ayıracak olursak, F 3 F

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TRAFİK AKIM KONTROLÜ. İbrahim ALTUN 1, Selim DÜNDAR 1, ialtun@yildiz.edu.tr, sdundar@yildiz.edu.tr

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TRAFİK AKIM KONTROLÜ. İbrahim ALTUN 1, Selim DÜNDAR 1, ialtun@yildiz.edu.tr, sdundar@yildiz.edu.tr YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TRAFİK AKIM KONTROLÜ İbrahim ALTUN 1, Selim DÜNDAR 1, ialtun@yildiz.edu.tr, sdundar@yildiz.edu.tr Öz: Yapay sinir ağları birçok basit elemanın birleşmesinden oluşmuş paralel bağlantılı

Detaylı

5. Boyut Analizi. 3) Bir deneysel tasarımda değişken sayısının azaltılması 4) Model tasarım prensiplerini belirlemek

5. Boyut Analizi. 3) Bir deneysel tasarımda değişken sayısının azaltılması 4) Model tasarım prensiplerini belirlemek Boyut analizi, göz önüne alınan bir fiziksel olayı etkileyen deneysel değişkenlerin sayısını ve karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir yöntemdir. Akışkanlar mekaniğinin gelişimi ağırlıklı bir şekilde

Detaylı

Yığma yapı elemanları ve bu elemanlardan temel taşıyıcı olan yığma duvarlar ve malzeme karakteristiklerinin araştırılması

Yığma yapı elemanları ve bu elemanlardan temel taşıyıcı olan yığma duvarlar ve malzeme karakteristiklerinin araştırılması Yığma yapı elemanları ve bu elemanlardan temel taşıyıcı olan yığma duvarlar ve malzeme karakteristiklerinin araştırılması Farklı sonlu eleman tipleri ve farklı modelleme teknikleri kullanılarak yığma duvarların

Detaylı

KALIN CİDARLI SİLİNDİR

KALIN CİDARLI SİLİNDİR - 1 - YILDIZ TEKNİK ÜNİVESİTESİ MAKİNA FAKÜLTESİ MAKİNA MÜENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKANİK ANABİLİM DALI 006-007 ÖĞETİM YILI BAA YAIYILI LABOATUVA FÖYÜ KALIN CİDALI SİLİNDİ Deneyi Yapan Öğrencinin: Adı ve Soyadı

Detaylı

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör.

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör. T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1 (Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK

Detaylı

YÖK TEZLERİ PROJE KELİME TARAMASI

YÖK TEZLERİ PROJE KELİME TARAMASI YÖK TEZLERİ PROJE KELİME TARAMASI YÖK Tezleri Proje Kelimesi Taraması Sonuçları Toplam Çalışma Sayısı 1833 İncelenen 1673 İlgisiz 372 Toplam İncelenen 1301 X Projesi 720 Proje Yönetimi 123 Yatırım Projeleri

Detaylı

Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları

Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları Ece Akıllı Université de Genève 12 Eylül 2016 CERN TR E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları 12.09.2016 1 / 18 Akış 1 Makine Ogrenimi 2 Yapay Sinir

Detaylı

BASINÇLI KAPLAR Endüstride kullanılan silindirik veya küresel kaplar genellikle kazan veya tank olarak görev yaparlar. Kap basınç altındayken

BASINÇLI KAPLAR Endüstride kullanılan silindirik veya küresel kaplar genellikle kazan veya tank olarak görev yaparlar. Kap basınç altındayken BASINÇLI KAPLAR BASINÇLI KAPLAR Endüstride kullanılan silindirik veya küresel kaplar genellikle kazan veya tank olarak görev yaparlar. Kap basınç altındayken yapıldığı malzeme her doğrultuda yüke maruzdur.

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Yapay Sinir Ağları Biyolojik sinir sisteminden esinlenerek ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin öğrenme, eski

Detaylı

MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI

MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI YORULMA P r o f. D r. İ r f a n K A Y M A Z P r o f. D r. A k g ü n A L S A R A N A r ş. G ör. İ l y a s H A C I S A L İ HOĞ LU Aloha Havayolları Uçuş 243: Hilo dan Honolulu

Detaylı

UYGULAMALI ELASTİSİTE TEORİSİ

UYGULAMALI ELASTİSİTE TEORİSİ KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ UYGULAMALI ELASTİSİTE TEORİSİ Prof.Dr. Paşa YAYLA 2010 ÖNSÖZ Bu kitabın amacı öğrencilere elastisite teorisi ile ilgili teori ve formülasyonu

Detaylı

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim :  (264) Sayısal Analiz. Giriş. Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Giriş 1 Amaç : Mühendislik problemlerinin bilgisayar ortamında çözümünü mümkün kılacak

Detaylı

Malzemelerin Mekanik Özellikleri

Malzemelerin Mekanik Özellikleri Malzemelerin Mekanik Özellikleri Bölüm Hedefleri Deneysel olarak gerilme ve birim şekil değiştirmenin belirlenmesi Malzeme davranışı ile gerilme-birim şekil değiştirme diyagramının ilişkilendirilmesi ÇEKME

Detaylı

Elastisite Teorisi Hooke Yasası Normal Gerilme-Şekil değiştirme

Elastisite Teorisi Hooke Yasası Normal Gerilme-Şekil değiştirme Elastisite Teorisi Hooke Yasası Normal Gerilme-Şekil değiştirme Gerilme ve Şekil değiştirme bileşenlerinin lineer ilişkileri Hooke Yasası olarak bilinir. Elastisite Modülü (Young Modülü) Tek boyutlu Hooke

Detaylı

MAKĠNE ELEMANLARI II REDÜKTÖR PROJESĠ

MAKĠNE ELEMANLARI II REDÜKTÖR PROJESĠ T.C PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKĠNE ELEMANLARI II REDÜKTÖR PROJESĠ Öğrencinin; Adı: Cengiz Görkem Soyadı: DENGĠZ No: 07223019 DanıĢman: Doç. Dr. TEZCAN ġekercġoğlu

Detaylı

Mukavemet-I. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mukavemet-I. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mukavemet-I Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 5 Eğilmede Kirişlerin Analizi ve Tasarımı Kaynak: Cisimlerin Mukavemeti, F.P. Beer, E.R. Johnston, J.T. DeWolf, D.F. Mazurek, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok.

Detaylı

Geometriden kaynaklanan etkileri en aza indirmek için yük ve uzama, sırasıyla mühendislik gerilmesi ve mühendislik birim şekil değişimi parametreleri elde etmek üzere normalize edilir. Mühendislik gerilmesi

Detaylı

TORNA TEZGAHINDA KESME KUVVETLERİ ANALİZİ

TORNA TEZGAHINDA KESME KUVVETLERİ ANALİZİ İMALAT DALI MAKİNE LABORATUVARI II DERSİ TORNA TEZGAHINDA KESME KUVVETLERİ ANALİZİ DENEY RAPORU HAZIRLAYAN Osman OLUK 1030112411 1.Ö. 1.Grup DENEYİN AMACI Torna tezgahı ile işlemede, iş parçasına istenilen

Detaylı

STATIK MUKAVEMET. Doç. Dr. NURHAYAT DEĞİRMENCİ

STATIK MUKAVEMET. Doç. Dr. NURHAYAT DEĞİRMENCİ STATIK MUKAVEMET Doç. Dr. NURHAYAT DEĞİRMENCİ STATİK DENGE KOŞULLARI Yapı elemanlarının tasarımında bu elemanlarda oluşan iç kuvvetlerin dağılımının bilinmesi gerekir. Dış ve iç kuvvetlerin belirlenmesinde

Detaylı

Kompozit Malzemeler ve Mekaniği. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Kompozit Malzemeler ve Mekaniği. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Kompozit Malzemeler ve Mekaniği Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 4 Laminatların Makromekanik Analizi Kaynak: Kompozit Malzeme Mekaniği, Autar K. Kaw, Çevirenler: B. Okutan Baba, R. Karakuzu. 4 Laminatların

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ MEKANİK ve MUKAVEMET BİLGİSİ Prof.Dr. Zekai Celep MEKANİK VE MUKAVEMET BİLGİSİ 1. Gerilme 2. Şekil değiştirme 3. Gerilme-şekil değiştirme bağıntısı 4. Basit mukavemet halleri

Detaylı

BASMA DENEYİ MALZEME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. 1. Basma Deneyinin Amacı

BASMA DENEYİ MALZEME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. 1. Basma Deneyinin Amacı 1. Basma Deneyinin Amacı Mühendislik malzemelerinin çoğu, uygulanan gerilmeler altında biçimlerini kalıcı olarak değiştirirler, yani plastik şekil değişimine uğrarlar. Bu malzemelerin hangi koşullar altında

Detaylı

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ (Y.L.) PROGRAMI EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ (Y.L.) PROGRAMI EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ (Y.L.) PROGRAMI -5 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem

Detaylı

MAKİNA ELEMANLAR I MAK Bütün Gruplar ÖDEV 2

MAKİNA ELEMANLAR I MAK Bütün Gruplar ÖDEV 2 MAKİNA ELEMANLAR I MAK 341 - Bütün Gruplar ÖDEV 2 Şekilde çelik bir mile sıkı geçme olarak monte edilmiş dişli çark gösterilmiştir. Söz konusu bağlantının P gücünü n dönme hızında k misli emniyetle iletmesi

Detaylı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008 Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım)

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım) Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması (Eğitim/Hata geri yayılım) Özetçe Bu çalışmada çok katmanlı ve ileri sürümlü bir YSA

Detaylı

ÇATI KONSTRÜKSİYONLARINDA GAZBETON UYGULAMALARI Doç.Dr.Oğuz Cem Çelik İTÜ Mimarlık Fakültesi Yapı Statiği ve Betonarme Birimi

ÇATI KONSTRÜKSİYONLARINDA GAZBETON UYGULAMALARI Doç.Dr.Oğuz Cem Çelik İTÜ Mimarlık Fakültesi Yapı Statiği ve Betonarme Birimi ÇATI KONSTRÜKSİYONLARINDA GAZBETON UYGULAMALARI Doç.Dr.Oğuz Cem Çelik İTÜ Mimarlık Fakültesi Yapı Statiği ve Betonarme Birimi ÖZET Donatılı gazbeton çatı panellerinin çeşitli çatı taşıyıcı sistemlerinde

Detaylı

BÖLÜM 3. Yrd. Doç.Dr. Erbil Kavcı. Kafkas Üniversitesi Kimya Mühendisliği Bölümü

BÖLÜM 3. Yrd. Doç.Dr. Erbil Kavcı. Kafkas Üniversitesi Kimya Mühendisliği Bölümü BÖLÜM 3 Sürekli Isı iletimi Yrd. Doç.Dr. Erbil Kavcı Kafkas Üniversitesi Kimya Mühendisliği Bölümü Düzlem Duvarlarda Sürekli Isı İletimi İç ve dış yüzey sıcaklıkları farklı bir duvar düşünelim +x yönünde

Detaylı