ESTIMATION THE PROPERTIES OF PARTICLEBOARDS MANUFACTURED FROM VINE PRUNINGS STALKS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Authors : Hüseyin GÜRÜLER, Serkan BALLI, Mehmet YENİOCAK, Osman GÖKTAŞ

Pages : 24-33

Doi:10.22531/muglajsci.209996

View : 20 | Download : 12

Publication Date : 2015-04-07

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, yonga levha hammaddesi olarak beş farklı oranda, bağ budama yongaları ve odun yongaları kullanılmıştır. Öncelikle küçük boyutlu numune paneller üç katmanlı olarak insert ignore into journalissuearticles values(56x56x2 cm); üretilmiştir. Bu levhaların; fiziksel insert ignore into journalissuearticles values(kalınlığına şişme, su alma); ve mekaniksel insert ignore into journalissuearticles values(eğilme direnci, elastikiyet modülü, iç yapışma ve vida tutma); özellikleri belirlenmiştir. Direk ölçüm alma metodu en güvenilir metot olmasına rağmen çok karmaşık ve zaman alıcıdır. Üstelik her oran uygulanabilir değildir. Bu nedenle girdi-çıktı haritalamada en güçlü araçlar olan esnek insert ignore into journalissuearticles values(yazılımsal); hesaplama yöntemleri tercih edilmiştir. Bu aşamada, yapay sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); tahmin amaçlı kullanıldı. Sonuçlar yapay sinir ağları sisteminin zamandan ve maliyetten kazanç sağlayarak yonga levhaların özelliklerinin belirlenmesinde yetkin olduğunu göstermektedir
Keywords : Sinir ağları, Tarımsal atıklar, Yonga levha, Özelliklerin tahmini