Creep modelling of polypropylenes using artificial neural networks trained with Bee algorithms

Polymeric materials, being capable of high mouldability, usability of long lifetime up to 50 years and availability at low cost properties compared to metallic materials, are in demand but finite element-based design engineers have limited means in terms of the limited material data and mathematical models. In particular, in the analysis of products with complex geometry, the stresses and strains of various amounts formed in the product should be known and evaluated in terms of a precise design of the product to fulfil life expectancy. Due to time and cost constraints, experimental data cannot be available for all cases required in analysis, therefore, finite element method-based simulations are commonly used by design engineers. This is also computationally expensive and requires a simpler and more precise way to complete the design more realistically. In this study, the whole creep behaviour of polypropylene for all stresses were obtained with 10% accuracy errors by artificial neural networks trained using existing experimental test results of the materials for a particular working range. The artificial neural network model was trained with traditional as well as heuristic based methods. It is demonstrated that heuristically trained ANN models have provided much accurate and precise results, which are in line with 10% accuracy of experimental data

Arı algoritması'nın yapay sinir ağı öğrenmesi için kullanımı ve atıksu arıtma tesis kontolü uygulaması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Bu tezin çerçevesi her geçen gün artan çevre sorunları içerisinde yer alan atıksu arıtıma problemine yine aynı oranda artan bir ivme ile hayatımıza giren yapay zeka teknolojilerine dayalı çözüm arayışı olarak çizebiliriz.Birinci bölümdeki genel bir girişi takiben atıksu tanımı ve özellikleri ile çevre koruma ve atıksu bertarafı ilgili mevzuatlar, atıksu arıtma yöntemleri, atıksu arıtma tesisleri ve uygulama çalışmasının yapıldığı Karaman atıksu arıtma tesisinin tanıtımına yer verilmiştir.Tezin ilerleyen bölümlerinde Yapay Sinir Ağı (YSA), Genetik Algoritma (GA) ve Arı Algoritmaları (AA) gözden geçirilmiştir.Kirlilik ölçme işlemlerinin uzun süreçler alması, maliyet, zaman zaman bunların sonuçlarının acil değerlendirilmek durumunda kalınması gibi sebeplerden dolayı giriş parametrelerine göre çıkış değerlerini hızlı bir şekilde tahmin eden bir sistem gereksinimi bu çalışmanın başlangıcı için ana sebep olmuştur. Bunun yanında, atıksu arıtma tesislerinde yaşanan temel problemlerden olan kısa süreli gelen ve ölçümlere yansımayan anlık aşırı kirlik yüküdür. Tesis kontrol parametrelerinin testleri yapıldığında çıkan sonuçlar ile geçmiş veriler ışığında yapılacak tahmin verilerinin karşılaştırılarak aşırı sapma durumunda anlık aşırı kirlilik yükünün tespiti ve gerekli önlemlerin alınması mümkün olması da bu çalışmaya ivme kazandıran diğer bir unsur olmuştur.Uygulama bölümünde Kaliforniya Irvine Üniversitesi Makine Öğrenmesi kütüphanesinde yer alan atıksu veri tabanı ile Adapazarı Büyükşehir Belediyesine bağlı ADASU Karaman atıksu arıtma tesisi verileri kullanılarak, Yapay Sinir Ağı modelinin eğitimleri klasik geri yayılım metodu, genetik algoritma ve arı algoritması ile sağlanmış ve test sonuçları alınmıştır.Son olarak arı algoritmasının yapay sinir ağı eğitiminde başarılı bir şekilde uygulanması ve elde edilen model ile atıksu arıtma tesis kontrolünde faydalanılmasının mümkün olabileceği ortaya konmuştur. Ayrıca arı algoritması ile yapılabilecek muhtemel yeni çalışmalar da bu çerçevede değerlendirilmiştir.The framework of this study may be drawn as, finding a solution for the ever increasing environmental problem of wastewater treatment by using artificial intelligence approach.After a general introduction in the first section, the description and aspects of wastewaters, environmental protection and laws regulating the treatment of wastewaters summarized. Karaman wastewater treatment plant have been introduced.In the advancing sections a general overview of Artificial Neural Networks, Genetic Algorithms and bees Algorithm have been done.The main purpose of starting this study is requirement of a system that predicts output values according to input parameters due to some reasons like pollution measurement process? long duration time, cost and sometimes urgency of evaluating the process outcomes. Furthermore one of the main problems in wastewater treatment plants is instant excessive pollution which reachs up in short period and can?t be seen in measurements. Another subject of this study is instant extra pollution determination and possiblity of taking precaution in extreme bias situation by matching the result of plant control tests and prediction datas based on past datasIn the application section, wastewater databases of University of California Irvine and ADASU Karaman wastewater treatment plant of Adapazarı Great Municipality have been used to train neural network back propogation model. They are also used in genetic algorithm and bees algorithm and the test results were obtained.Finaly, the succesful application of the bees algorithm in the training of the artificial neural network have been done. Also, it has also been shown that, the acquired model can succesfuly be used in the control of wastewater treatmen plant. The possible, further search which may be done by employing the bees algorithm have been evaluated within this contex

The Impact of Acoustic Parameters on the Classification of Firearms Using Gunshots

Actions related to firearms are an increasing source of concern for both security forces and the public. There are various commercial or experimental studies for the classification of gunshots. The purpose of this study is to examine the effects of acoustic analysis on the detection of firearms by using gunshots. In the study, 511 gunshots recordings of 23 firearms were used. The formant frequencies, MFCC, LPCC and energy parameters for acoustic analysis are examined. The effectiveness of the acoustic parameters in classifying the weapons was analyzed statistically and all the parameters used were found to be effective. The classification performance was tested with the MLP classifier and the firearm recognition rate was 71.56%. The “Carl Gustav M45-b” and “Tokarev PPSh” was identified as the weapon with the highest recognition rate and the lowest “Tikka Model T3” recognition rate

Sayısal filtrelerin akustik parametreler, cinsiyet yaş ve duygu durumu üzerindeki etkileri

Akustik ses analizi makine, insan ve su altı gibi ortamlarda ses sinyalinden özellik çıkarımı yapılarak süreçlerde karar verme amacıyla kullanılmaktadır. Ses analizinde çoğunlukla perde, formantlar, jitter ve shimmer akustik parametreleri kullanılmaktadır. Ortamlardan elde edilen çeşitli ses sinyallerinin tüm frekans bantları her sistem için geçerli olmamaktadır. İnsan seslerindeki duyguların tespiti için düşük frekanslı bileşenler kullanılmaktadır. Ayrıca, ses sinyali gerek ortamdan gerekse de kayıt şeklinden dolayı istenmeyen gürültülere sahip olabilmektedir. Sayısal filtreler yardımıyla ses sinyalinin istenilen frekans bantları elde edilebilmekte, gürültü giderme, yankı azaltma ve ses kalitesi artırma gibi işlemler gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmanın amacı, alçak geçiren, yüksek geçiren ve bant geçiren filtrelerin yaş, cinsiyet ve duygu durumuna bağlı olarak akustik parametrelerdeki değişiminin araştırılmasıdır

A general overview of the ıron and steel sector and an examination of over five million tons of iron and steel exporting countries by the cluster analysis

Bu çalışma, Demir –Çelik ihracat göstergesi açısından Türkiye ve Dünya ülkelerinin bir karşılaştırmasını yapmaktadır. Türkiye ve Dünya için önemli bir sektör olan Demir - Çelik sektörü küresel ekonomide de oldukça önemli bir yere sahiptir. Yüksek düzeyde demir-çelik ürünleri ihracı yapan ülkelerin karşılaştırılmasında, tüm ülkeler için dikkate değer bir seviye olan beş milyon ton ihraç seviyesi kabul edilmiştir. Bu seviyede ihraç yapan ülkeler, çok değişkenli istatistikî tekniklerden biri olan Kümeleme Analizi kullanılarak değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma, Türkiye’nin ülke ekonomisi ve sanayileşmesinde lokomotif sektör özelliğine sahip Demir -Çelik ihracatının hangi düzeyde olduğunun görülebilmesi açısından önemlidir.This study makes a comparison of indicators in terms of iron and steel exports from Turkey and other countries of the world. Iron and steel sector is an important sector for Turkey and the world that has a very important place in the global economy. The comparison of the country with high levels of iron and steel products exported minimum five million tonnes exported level, a level considered value for all countries was adopted. Exporting countries that at this level, one of the multivariate statistical techniques which evaluated and compared with using Clustering Analysis. In this comparison, it is important that, Turkey's economy and industrialization in all countries with a leading sector in terms of iron and steel export feature can be seen in its cluster

Heuristic-based neural networks for stochastic dynamic lot sizing problem

Multi-period single-item lot sizing problem under stochastic environment has been tackled by few researchers and remains in need of further studies. It is mathematically intractable due to its complex structure. In this paper, an optimum lot-sizing policy based on minimum total relevant cost under price and demand uncertainties was studied by using various artificial neural networks trained with heuristicbased learning approaches; genetic algorithm (GA) and bee algorithm (BA). These combined approaches have been examined with three domain-specific costing heuristics comprising revised silver meal (RSM), revised least unit cost (RLUC), cost benefit (CB). It is concluded that the feed-forward neural network (FF-NN) model trained with BA outperforms the other models with better prediction results. In addition, RLUC is found the best operating domain-specific heuristic to calculate the total cost incurring of the lot-sizing problem. Hence, the best paired heuristics to help decision makers are suggested as RLUC and FF-NN trained with BA. © 2012 Elsevier B.V. All rights reserved