TY  - JOUR
TI  - Sac metal çatlaklarının evrişimli yapay sinir ağları ile tespit edilmesi (ESA)
AB  - Bu çalışmada, özellikle sac metal şekillendiren firmaların, en önemli konularından biri olan sac metallerde çatlak tanımlama ve tespit etme işlemi araştırılmıştır. Seri imalatta sıklıkla görülen sac malzemedeki çatlaklar, araç ıskartalarına neden olduğu için etki derecesi ve maliyeti yüksektir. 0,6-3 mm kalınlık aralığındaki sac malzeme üzerinde 490 adet farklı sac üzerinde çatlak deneyleri yapılarak, sac malzeme için çatlak resim veri kümesi oluşturulmuştur. Ayrıca 121 adet çatlak olmayan “kabul edilen-onaylanan” parça, veri kümesine dâhil edilmiştir. Üstün özellik çıkarma yeteneği nedeniyle evrişimli sinir ağı (ESA), akıllı hata teşhisi alanında geniş çapta araştırılmış, uygulanmış ve diğer geleneksel makine öğrenme yöntemlerine kıyasla üstün performans göstermiştir. Daha sonra sac malzemedeki çatlaklı ve çatlaksız parça verileri eğitim ve test verilerine ve doğruluk değerlerine bölünmüştür. Burada, doğruluk ve doğrulama doğruluk oranları sırasıyla %98,5 ve %90 olarak elde edilmiştir. VGGNet mimarisi ile doğruluk değerleri, %98,75 ve %90’dır. Bu durum, hem hatalara ait resim verilerinin hem de sunulan modelin güvenilirliği hakkında bilgi vermektedir. Araştırma sonuçları, seri imalat uygulamalarında çok önemli olan sac malzemedeki çatlak hatalarının tespitinde, temel oluşturacağı için önemlidir.
AU  - Çekiç, ilhan
AU  - Cavdar, Kadir
DO  - 10.17341/gazimmfd.873479
PY  - 2023
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 38
IS  - 1
SN  - 1300-1884
SP  - 153
EP  - 162
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1159622
ER  -