Tuğla duvardaki ve tesisattaki ısı kaybının yapay sinir ağları ile belirlenmesi

Bu çalışmada, tuğla duvardaki ve tesisat borusundaki ısı kaybı yapay sinir ağları kullanılarak tespit edilmiştir. Sayısal uygulamalarda tuğla duvarın ve borunun yalıtımlı ve yalıtımsız durumları göz önüne alınmıştır. Ağ yapısı olarak geri yayılımlı yapay sinir ağı tercih edilmiş ve veriler normalize edilerek ağa sunulmuştur. Ağdan elde edilen çıkışlar sayısal sonuçlarla karşılaştırılmış ve sonuçların yeterli hassasiyette olduğu görülmüştür.

Determination of loss of heat in brick wall and installation with artificial neural network

In this study, loss of heat in brick wall and installation pipe have been determined by artificial neural network. In numerical applications, both with insulation and without insulation cases of the brick wall and installation pipe have been considered. A backpropagation neural network for teaching has been preferred and the data have been presented to network by being normalized. The result obtained from the output of network has been compared with the numerical result and the suitability of the results have been discussed and it was seen that the results were satisfactory enough.

PDF

___

1.Efe, Ö., Kaynak, O. (2000). Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları, Boğaziçi Üniversitesi. 2.Koç, L., Balas, C. E., Arslan, A. (2004). Taş Dolgu Dalgakıranların Yapay Sinir Ağları ile Ön Tasarımı, İMO Teknik Dergi, 3351-3375. 3.Yeh, I.C. (1998). Modeling Concrete Strength with Augment-Neuron Networks. Journal of Materials in Civil Engineering, 10(4), 263-268. 4.Sanad, A., Saka, M. P. (2001). Shear Strength of Reinforced-Concrete Deep Beams usingNeural Networks. Journal of Structural Engineering, 127 (7), 818-828. 5.Oreta, A. W. C. (2003). Kawashima, K., Neural Network Modeling of Confined Compressive Strength and Strain of Circular Concrete Columns, Journal of Structural Engineering, 129, (4), 554-561. 6.Kim, J. I., Kim, D. K., Feng, M. Q., Yazdani, F. (2004). Application of Neural Networks for Estimation of Concrete Strength. Journal of Materials in Civil Engineering, 16(3), 257-264. 7.Peng, J., Li, Z., Ma, B. (2002). Neural Network Analysis of Chloride Diffusion in Concrete, Journal of Materials in Civil Engineering, 14(4), 327-333. 8.Ghaboussi J., Lin C.C. (1998). New Method of Generating Spectrum Compatible Accelerograms Using Neural Network, Earthquake Engineering and Structural Dinamics, 377-396. 9.Vanluchene R.D., Roufei S. (1990). Neural Network in Structural Engineering, Micro Comp. in Civil Engineering, 207-215. 10.Keleşoğlu, Ö., Ekinci C.E. ve Fırat, A. (2005). Yalıtım hesaplarında yapay sinir ağlarının kullanımı. Sigma Dergisi, 3, 58-66. 11.Özbay, Y. (1999). EKG Aritmilerini Hızlı Tanıma, Doktora Tezi. 12.Civalek, Ö. (1998). Plak ve Kabukların Nöro-Fuzzy Tekniği ile Lineer ve Non-Lineer Statik-Dinamik Analizi, Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, Elazığ. 13.Aktaş, M., Okumuş, H. İ. (2003). Doğrudan Moment Kontrollü Asenkron Motorun Stator Direncinin Yapay Sinir Ağı ile Kestirimi, International XII. Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks. 14.Elmas, Ç. (2003). Yapay Sinir Ağları, Seçkin Yayıncılık, Ankara. 15.Lin C., Lee G. (1996). Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, 236-240, 242, 445-448. 16.Ekinci, C. E. (2003). Yalıtım Teknikleri, 1 Cilt, 1. Baskı, İstanbul, Atlas Yayın Dağıtım, Ankara, 52-53. 17.Karakoç, T. H. (1999). Binyıldız, E., Turan, O., Binalarda ve Tesisatta Isı Yalıtımı, ODE Teknik Yayınları G20.