Makine öğrenmesi ile kısıtlara dayalı zımpara seçimi

dc.contributor.advisorOral, Ali
dc.contributor.authorSarılıgil, Melih
dc.date.accessioned2023-06-16T06:08:28Z
dc.date.available2023-06-16T06:08:28Z
dc.date.issued2023en_US
dc.date.submitted2023
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.descriptionBalıkesir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu çalışmada, St37 ve poliproplen levha yüzeylerinin zımparalama parametlerinin optimizasyonu ile daha kısa sürede daha fazla zımparalama işlemi yapmak hedeflenmiştir. Deneyler iki farklı yüzey için de ayrı ayrı yapılmıştır. Deneyler dört farklı kum büyüklüğü ve dört farklı işlem süresinde yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda yüzey pürüzlülüğü değerleri elde edilmiştir. Elde edilen değerler için iki farklı optimizasyon çalışması yapılmıştır. Bu çalışma ile doğru kum büyüklüğü ve süre seçimi ile 3 kata kadar daha fazla zımparalama yapılabileceği görülmüştür.en_US
dc.description.abstractIn this study, it is aimed to perform more sanding in a shorter time by optimizing the sanding parameters of st37 and polypropylene sheet surfaces. Experiments were carried out separately on two different surfaces. The experiments were carried out at four different grit sizes and four different treatment times. As a result of the experiments, surface roughness values were obtained. Two different optimization studies were carried out for the obtained values. With this study, it has been seen that up to three times more sanding can be done with the right grit size and right time selection.en_US
dc.identifier.citationSarılıgil, Melih. Makine öğrenmesi ile kısıtlara dayalı zımpara seçimi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12462/13131
dc.language.isotren_US
dc.publisherBalıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectZımparalamaen_US
dc.subjectKum Büyüklüğüen_US
dc.subjectOptimizasyonen_US
dc.subjectSandingen_US
dc.subjectGrit Sizeen_US
dc.subjectOptimizationen_US
dc.titleMakine öğrenmesi ile kısıtlara dayalı zımpara seçimien_US
dc.title.alternativeAbrasive selection based on constraints with the help of machine learningen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
Melih_Sarıligil.pdf
Boyut:
1.72 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam metin / Full text

Lisans paketi

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: