Yapay sinir ağları ve Ranque-Hilsch vorteks tüpünde uygulanması

Yapay Sinir Ağları, Yapay Zeka konusunda çalışan araştırmacıların yoğun ilgi gösterdiği alanların başında gelmektedir. Kendi kendine veya örneklerle öğrenebilme, genelleme yapabilme gibi özellikleri sayesinde problemleri çözebilme konusunda çok başarılı bir araç olan Yapay Sinir Ağları, son yıllarda yaşanan teknolojik gelişmelere paralel olarak çok hızla yayılmakta, araştırma ve uygulamalarda yoğun olarak kullanılmaktadır. Özellikle doğrusal olmayan, matematiksel olarak modellenmesi güç olan problemlerin çözümünde sağladığı kolaylıklardan dolayı tercih edilmektedir.Bu tez çalışması kapsamında, deneysel verilerden yararlanarak karşıt akışlı Ranque-Hilsch vorteks tüpünün uygulaması yapılmıştır. Öncelikle Yapay Sinir Ağları teorik olarak anlatılmış, yapısından ve temel öğrenme yöntemlerinden bahsedilmiştir. Oluşturulan ağ için Çok Katmanlı Algılayıcı Modeli kullanılmış ve vorteks tüpünün performansı Yapay Sinir Ağları ile modellenmiştir.Yapılan çalışmalar sonucunda Transfer Fonksiyonunun, Veri Seçim Yönteminin ve Veri Sayısının Yapay Sinir Ağı performansına etkileri gözlemlenmiştir.