Açık Akademik Arşiv Sistemi

Yapay sinir ağı kullanarak esnek üretim sistemlerinin modellenmesi

Show simple item record

dc.contributor.advisor Doçent Doktor M. Sabih Aksoy
dc.date.accessioned 2021-03-31T08:58:17Z
dc.date.available 2021-03-31T08:58:17Z
dc.date.issued 1998
dc.identifier.citation Kurt, Akif. (1998). Yapay sinir ağı kullanarak esnek üretim sistemlerinin modellenmesi. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi).Sakarya Üniversitesi Fen Bilimler i Enstitüsü; Sakarya.
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12619/91462
dc.description Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır.
dc.description.abstract snek Üretim Sistemi, Benzetim, Yapay Sinir Ağları. Bir sistemin davranışlarını iyi bir şekilde temsil kabiliyetine sahip bir modelleme tekniği olan benzetim, yapay zeka teknikleriyle beraber ele alındığında etkili bir karar verme yapısı oluşturulabilir. Bu çalışmada, Esnek Üretim Sistemi tasarımında benzetim ve yapay sinir ağı kullanarak, makine seçimi, malzeme taşıma sistemi seçimi ve sistemde kullanılacak öncelik kuralı seçimi için bir sistem geliştirilmiştir. Yapay sinir ağı modeli olarak geri yayma ağı kullanılmıştır. Çalışmada önce gerçeğe uygun sonuçlar üretebilen, eğitilmiş yapay sinir ağı elde edilmiştir. Ağı eğitmek için gerekli olan örneklerin elde edilmesi için bilgisayar ortamında benzetim tekniğinden faydalanılmıştır. Daha sonra, karar verme ve bu kararın geçerli olduğu değerler aralığını bulma ve yorumlama yer almaktadır. Performans kriterlerinin belirli bir değerler kümesini sağlayabilecek olan, donanım konfigürasyonu ve çizelgeleme stratejisini belirleyebilmek için, eğitilmiş yapay sinir ağlarından yararlanılmıştır. Yapay sinir ağı tarafından teklif edilen sonuç ya da sonuçların benzetimi sonunda, performans kriterlerinin beklenen değerlerinden sapma miktarları hesaplanarak karar verme işlemi için bir tablo halinde sunulmuştur. Performans ölçümünde kullanılan kriterler; ortalama akış zamanı, ortalama gecikme, maksimum tamamlanma zamanı ve makine merkezleri kullanım oranlarıdır. Son olarak, hem karar verme işleminde yardımcı olabilecek hem de verilen kararların geçerli olduğu alanı belirleyebilecek bir "etki alanı" analizi ile sistemin farklı durumlar karşısında nasıl bir tepki verebileceği ortaya konulmuştur. Böylece karar verici, sistemi kuş bakışı görebilecek ve etkili kararlar alabilecektir.
dc.description.abstract Keywords: Flexible Manufacturing System (FMS), Simulation, Artificial Neural Network. Simulation which has ability to represent behaviors of system can compose effective decision making structure when considered with artificial intelligence techniques. In this study, a system has been developed to select machine, material handling system and priority rule that will be used in the system by using simulation and artificial neural network on FMS design. Back Propagation was used in this study. Firstly, a trained network that is able to produce suitable results is obtained. To obtain necessary samples to train Artificial Neural Network, computer simulation technique is used. The trained network is used to determine hardware configuration and scheduling strategy that satisfies the set of performance criteria. Simulation is performed using the result of neural network. The differences between performance criteria and their expected values are obtained and represented as a table for decision making operation. Criteria used for performance measurement are mean flow time, mean tardiness, maximum completion time and machine centers utilization. Finally, system behaviors on different situations are explained using "effect area analyses" The analyses will assist decision making and determine valid area for decisions. In this way, decision maker can make effective decisions. xv
dc.format.extent XV, 129 yaprak ; 30 cm.
dc.language Türkçe
dc.language.iso tur
dc.publisher Sakarya Üniversitesi
dc.rights.uri info:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.subject Esnek Üretim Sistemi
dc.subject Benzetim
dc.subject Yapay sinir ağları
dc.title Yapay sinir ağı kullanarak esnek üretim sistemlerinin modellenmesi
dc.type TEZ
dc.contributor.department Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
dc.contributor.author Kurt, Akif
dc.relation.publicationcategory masterThesis


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record