Yazar "Bilban, Samet" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Alternatif yakıt karışımlarının motor performansı üzerindeki etkisinin makine öğrenme yöntemleri ile araştırılması
    (Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Bilban, Samet; Aydoğan, Hasan
    Makine öğrenimi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veri tabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır. Çok büyük miktarlardaki verinin elle işlenmesi ve analizinin yapılması mümkün değildir. Makine öğrenmesi yöntemleri, geçmişteki veriyi kullanarak yeni veri için en uygun modeli bulmaya çalışmaktadır. Amaç geçmişteki verileri kullanarak gelecek için tahminlerde bulunmaktır. Makine öğrenmesi yöntemleri genel olarak literatürde üç ana kısma ayrılmıştır. Bunlar sırasıyla denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme yöntemleridir. Bu çalışmada 1-Propanol, 2-Propanol ve AVGAS ile benzin yakıtı kullanılarak hacimce %5, %10, %15 oranlarında yakıt karışımları ile yapılan motor denemelerinden elde edilen veriler kullanılmıştır. Elde edilen veriler %100 benzin değerleri ile kıyaslanmıştır. Çalışmada 4 silindirli, direkt enjeksiyonlu ve turbo şarj donanımına sahip bir motor kullanılmıştır. Elde edilen ölçüm sonuçları ile makine öğrenmesinde kullanılmak için veri tabanı oluşturulmuştur. Python programlama dili kullanılarak YSA, GAA, DVM ve AB makine öğrenmesi modelleri üzerinden tahmin işlemleri gerçekleştirilmiştir. CO2, HC, O2 değerlerinin tahmininde en uygun modelin 0,9999 R2 değeri ile YSA olduğu bulunmuştur. NO değeri için 0,9996 R2 ve CO değeri için 0,9990 R2 uygunluk değeri ile AB yönteminin olduğu tespit edilmiştir. Motor torku 0,9996 R2 değeri ile GAA yöntemi tarafından tahmin edilmiştir. Motor gücü değeri 0,9999 R2 değeri ile DVM yöntemi tarafından en yüksek değere sahip makine öğrenmesi yöntemi olduğu gösterilmiştir. Özgül yakıt tüketimi için 0,9990 R2 değeri ile AB yönteminin uygun olduğu görülmüştür.