| dc.contributor.advisor | Mutlu, İbrahim | |
| dc.contributor.author | Şavk, Yavuz | |
| dc.date.accessioned | 2019-05-22T14:12:38Z | |
| dc.date.available | 2019-05-22T14:12:38Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11630/6058 | |
| dc.description | The aim of this thesis is modelling the time-consuming friction performance of brake pads with artifical neural network and estimate them with minimal eror rate. With the result of estimation, is to create an assessment model. By this method, the friction parameters which are determined in a long time are determined in much shırter time and at a lover cost.
In the first stage, artificial neural networks (Artificial Neural Networks) and previously tested performance of brake pads were examined. The data of friction parameters that were obtained from 18 samples which are experimented 3 timesfor each content were put in arithmetic meanand had a training of artifical neural network in the second stage, based on the data of previously tested frication parameters 19 sample content were prepared and friction parameter was estimated with trained artifical neural network. At the final stage, samples of which friction parameters were estimated were produced, for each sample, the tests were repeated 3 times and their friction parameters were put in arithmetic mean, and the constistency between them and estimated friction parameters were examined. | en_US |
| dc.description.abstract | Bu tezde amaç, fren balatlarının uzun zaman alan sürtünme performanslarını yapay sinir ağları ile modelleyip, minimum hata oranı ile tahmin edebilmek. Tahminler sonucunda bir değerlendirme modeli oluşturmaktır. Böylece, uzun sürede belirlenen sürtünme katsayıları bu yöntemle çok daha kısa sürede ve daha düşük maliyetlerde belirlenmektedir.
İlk aşamada, yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks) ve daha önce testleri gerçekleştirilen fren balata performansları incelendi. Her içerik için deneyi üç kez tekrarlanan 18 adet numuneden elde edilen sürtünme katsayısı verilerinin aritmetik ortalamaları alınarak yapay sinir ağları eğitimi yapıldı. İkinci aşamada, daha önce testleri gerçekleştirilen sürtünme katsayısı verileri esas alınarak 19 adet numune içeriği hazırlanıp, eğitimi yapılan yapay sinir ağı ile sürtünme katsayısı tahmini yapıldı. Son aşamada, sürtünme katsayısı tahmini yapılan numunelerin üretimi yapılıp, her numune için testler üç kez tekrarlanarak sürtünme katsayılarının aritmetik ortalamaları alınıp, tahmindeki sürtünme katsayıları ile arasındaki tutarlılık incelendi. | en_US |
| dc.language.iso | tur | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Yapay Sinir Ağları, Sürtünme, Tahmin, Fren,Balata, Karbon Elyaf | en_US |
| dc.title | Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı ile Sürtünme Malzemelerinin Performans Tahmini | en_US |
| dc.title.alternative | Wıth Artıfıcıal Neural Network Approach Estımate The Frıctıon Materıals Performance | en_US |
| dc.type | masterThesis | en_US |
| dc.department | Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.endpage | 147 | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
