Ark Kaynağı Elektrotlarındaki Kaynak Parametrelerinin Yapay Zekâ Yöntemleri ile İncelenmesi

Autor: Handan Toprak Şenol, Osman Özkaraca
Jazyk: English<br />Turkish
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 9, Iss 6, Pp 316-328 (2021)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2148-2446
DOI: 10.29130/dubited.1014926
Popis: Son yıllarda oldukça popüler bir alan olan yapay zekânın alt yöntemlerinden Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) ile Klonal Seçim Algoritması (KSA) üzerine bir çok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmada, endüstride geniş bir kullanım alanına sahip kaynak makinası elektrotlarının en uygun değerlerinin bulunabilmesi için Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) algoritması ile, Bulanık Mantık yönteminin bir arada kullanıldığı hibrit bir model önerilmektedir. Gerçekleştirilen çalışmada kaynak sarf malzemesinin daha kaliteli bir ürün olması için gerçekleştirilen Ar-Ge faaliyetlerini hızlandırmak ve maliyetlerini düşürmek amacıyla kaynak parametrelerini optimize ederek kombinasyonlarını veren bir yazılım geliştirilmiştir. Visual Studio ortamında gerçekleştirilen bu çalışma ile farklı kaynak girdi parametreleri kullanılarak kaynak sarf malzemelerinin akma mukavemeti (N/mm²) optimize edilmiştir. Bu çalışmada kaynak üretim Ar-Ge faaliyetlerini hızlandırmak ve maliyetlerini düşürmek amacıyla YBS Klonal Seçim Algoritması (KSA) ile Bulanık Mantık hibrit algoritma yöntemi ele alınmıştır.
Databáze: Directory of Open Access Journals