Publication: Yalıtkan Maddelerde Elektriksel Delinme Dayanımının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi
Loading...
Files
Date
Authors
Advisor
Kalenderli, Özcan
Department
Elektrik Mühendisliği
Electrical Engineering
Electrical Engineering
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science And Technology
Institute of Science And Technology
Type
Abstract
Bu çalışmada, daha önceden deney yoluyla farklı ortam koşullarında elde edilmiş katı yalıtkan delinme dayanımı değerleri, deneyde yalıtkan malzeme olarak kullanılan polyester folyenin değişen kalınlık değerlerinde yapay sinir ağına tanıtılmıştır. Her ortam koşulunda deney yapılamayacağı düşüncesi ile yalıtkan maddelerde elektriksel delinme gerilimi değerlerinin yapay sinir ağlarına tanıtılması fikri oluşturulmuştur. Yapay sinir ağlarının en yaygın kullanılan algoritmalarından olan geriye yayılım algoritması ile gerekli saklı katman nöron sayısı, öğrenme oranı, momentum katsayısı gibi parametrelerde deneme yanılma metoduna göre çeşitli uygulamalar yapılarak sinir ağının en uygun sonucu verecek değerleri elde edilmiştir.
In this study, breakdown strength values of solid insulating materials obtained by experimental studies are introduced to artificial neural networks by changing thickness values of polyester folio, which is used as solid insulator in the experiment. Considering the impossibility of making experiments in all conditions, the idea of training artificial neural networks by electrical solid insulating materials breakdown strength values obtained by experimental results is developed. In the application part of this study, using Backpropagation, one of the mostly used algorithm of artificial neural networks, by changing parameters such as number of hidden layer neurons, learning rate, momentum, according to the trial and error method and applying to the algorithm, the neural network values, which will produce the optimum results are obtained.
In this study, breakdown strength values of solid insulating materials obtained by experimental studies are introduced to artificial neural networks by changing thickness values of polyester folio, which is used as solid insulator in the experiment. Considering the impossibility of making experiments in all conditions, the idea of training artificial neural networks by electrical solid insulating materials breakdown strength values obtained by experimental results is developed. In the application part of this study, using Backpropagation, one of the mostly used algorithm of artificial neural networks, by changing parameters such as number of hidden layer neurons, learning rate, momentum, according to the trial and error method and applying to the algorithm, the neural network values, which will produce the optimum results are obtained.
Description
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2001
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2001
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2001
Journal or Series
ISSN
ISBN
Rights
İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır.
İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.
İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.
Keywords
Yapay sinir ağları, Geriye yayılım algoritması, Saklı katman, Öğrenme oranı, Elektriksel delinme dayanımı, Artificial neural networks, Backpropagation algorithm, Hidden layer, Learning rate, Electrical breakdown strength
Citation
Endorsement
Review
Supplemented By
Referenced By
32
Görüntülenme
60
İndirme
Google Scholar
Scholar'da Ara ↗ Bu yayında DOI yok — Altmetric/Dimensions/PlumX/BIP! rozetleri DOI gerektirir.