İç Yer Fıstığı Sınıflama Makinesinin Ayrık Elemanlar Simülasyonundan Elde Edilen Sürtünme Verisinin Doğrusal Olmayan Oto-Gerilemeli Ağ ile Modellenmesi

Authors : Cem Korkmaz, İlyas Kacar

Pages : 72-92

View : 45 | Download : 26

Publication Date : 2025-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Fıstık sınıflandırma eleklerindeki sürtünmenin zamanla değişimini modellemek için zaman serisi kestirim modelleri kullanılmıştır. Sürtünmenin analizi için ayrık elemanlar yöntemi (DEM) esaslı simülasyon yapılmıştır. Modellenmesi ve kestirimi için doğrusal olmayan otoregresif sinir ağları (NARX) yöntemi kullanılmıştır. NARX ağı Levenberg-Marquardt algoritması ile eğitilmiştir. Saklı katman sayısı 2 olup saklı katmanlardaki nöron sayısı sırası ile 100, 50 olmaktadır. Elde edilen fıstık sınıflandırma modelinde korelasyon değeri 0.97449 ve hata karesinin ortalamasının kökü 3.584527 N olarak bulunmuştur. Ortalama mutlak hatanın yüzdesi ise % 3.304729 olarak bulunmuştur. 13 adet iterasyon yapılmış ve hesaplamalar 129.7819 saniye sürmüştür. Model çıktıları ile veri seti arasında yüksek doğrusal bir ilişki mevcuttur. NARX ağı, veriye herhangi bir ön işlem yapılması gereksinimini ortadan kaldırmıştır. Bu çalışma, parçacık simülasyonları ve sinir ağları kullanarak yer fıstığı sınıflandırma süreçlerinin iyileştirilmesini amaçlamaktadır.
Keywords : Fıstık sınıflama, Ayrık eleman yöntemi, Doğrusal olmayan otoregresif sinir ağları, Modelleme, Kestirim

ORIGINAL ARTICLE URL