Bu çalışmada çıkış değerleri bilinmeyen tanımlanmış bir sistemin girişlerine uygun çıkışlar üretebilme özelliği olan yapay sinir ağları uygulanmış ve radyal santrifüj pompalara ait yapısal parametrelerin tahmini yapılmıştır. Yapay sinir ağ yapısı için deneysel parametre verileri kullanılmıştır. Bu amaçla pompanın devir sayısı, debi ve manometrik yükseklik parametreleri giriş verisi; çark giriş çapı, çark çıkış çapı, çark kanat sayısı, pompa giriş borusu çapı ve pompa çıkış borusu çapı parametreleri de çıkış verisi olmak üzere 3 girişi ve 5 çıkışı olan bir yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Yapay sinir ağı modeli için çok katlı perseptron yapısına ait Levenberg Marquart eğitme algoritması kullanılmış ve elde edilen sonuçlar, ölçüm sonuçları, regresyon denklemleri ve teorik hesaplamalar ile elde edilmiş sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, ölçüm sonuçları ile çok iyi uyumluluk içinde olduğu görülmüştür.

In this study, an estimation of some structural parameters in radial centrifuge pumps was performed with Artificial Neural Networks having properties such as production of suitable outputs for defined system inputs of which the output values are unknown. For Artificial Neural Network, experimental parameter values were used. Therefore, an Artificial Neural Network model was established with the pump RPM, flow rate and manometer height parameters as 3 input data and impeller inlet diameter, impeller outlet diameter, impeller blade number, pump inlet pipe diameter, pump outlet pipe diameter as 5 output data. For Artificial Neural Network Model, Levenberg Marquart education algorithm which belongs to Multi-Layer Perceptron structure was used and the results obtained by Artificial Neural Network Model were compared with the results obtained by measurement, regression equations and theoretical calculations. It was observed that the results obtained by Artificial Neural Network were very compatible with the results of measuring.