Mühendislik tasarım sürecinde buılanık mantık ve bulanık yapay sinir ağı kullanımı

Abstract

Üretim yöntemlerinin teknoloji ile hızla gelişmesi ürünlerin yaşam döngülerini kısaltmıştır. Bu durum yeni ürünlerin tasarım süreçlerinin daha doğru daha hızlı ve daha az maliyetli olmasını mecbur kılmaktadır. Bu tez çalışmasında mühendislik tasarım süreçlerini hızlandıran katı hesaplama teknikleri ve esnek hesaplama teknikleri araştırılmıştır. Katı hesaplama teknikleri ve esnek hesaplama tekniklerinin mühendislik tasarım sürecinin hangi aşamalarında kullanıldığı incelenmiştir. Ayrıca iki farklı mühendislik tasarım süreci için iki farklı esnek hesaplama tekniği geliştirilerek bir döküm sektöründe kullanılmıştır. Birinci uygulamada mühendislik tasarım sürecinin bir alt süreci olan bilgi toplama sürecinde bulanık mantık uygulaması yapılmıştır. Bu uygulamada belli standartlara göre üretilen dökme demirlerin seçiminde bulanık mantık modeli oluşturulmuştur. Bulanık mantık uygulamasının sonucunda oluşturulan modelin verdiği sonuçlar ile uzmanların sonuçları karşılaştırılmıştır. İkinci uygulamada ise yine mühendislik tasarım sürecinin alt süreci olan parametrik tasarım sürecinde bulanık yapay sinir ağı modeli geliştirilmiştir. Bulanık yapay sinir ağı modeli döküm parametrelerinin sertlik çıktısına etkisinin belirlenmesinde kullanılmıştır. Her bir parametre üçgensel bulanık sayılara çevrilerek yapay sinir ağına girdi olarak verilmiştir. Oluşturulan modelin sonuçları sistemin parametrelerini temsil edip etmediği istatistiksel olarak test edilmiştir. Bu tez çalışmasının yapılan çalışmalara rağmen döküm sektöründe mühendislik tasarımı süreçlerinin hızlandırılmasında alternatif yöntemlerin araştırılmasına katkı sunacağı düşünülmektedir.

Rapid development of production methods with technology has shortened product life cycle of products. This makes it necessary for the design process of new products to be faster and less costly. In this thesis, classical techniques and soft-computing techniques that accelerate engineering design processes have been investigated. It is examined at which stages of the engineering design process these techniques were used. In addition, two different soft-computing techniques were developed for two different engineering design processes and used in a foundry industry. In the first application, fuzzy logic is applied in the process of gathering information which is a sub process of engineering design process. In this application, fuzzy logic model has been formed in selection of cast irons produced according to certain standards. The results of the fuzzy logic application and the results of the model were compared with the results of the experts. In the second application, fuzzy artificial neural network model is developed in parametric design process which is the sub process of engineering design process. Fuzzy artificial neural network model is used to determine the effect of casting parameters on hardness output. Each parameter is translated into triangular fuzzy numbers and entered the artificial neural network. The results of the generated model were statistically tested whether the system represents the parameters. It is thought that this thesis will contribute to the research of alternative methods in accelerating engineering design processes in the casting sector despite the studies.