Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/14988
Title: Plakalı eşanjör üretim verilerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle incelenmesi, ömür test verilerinin tahmini ve sınıflandırılması
Other Titles: Investigation of plate heat excanger production data by machine learning methods, estimation and classification of lifetime test data
Authors: Karpat, Fatih
Yüce, Celalettin
Işığıçok, Anıl
Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Makine Mühendisliği Anabilim Dalı.
0000-0002-4606-0629
Keywords: Plakalı eşanjör
Sınıflandırma
Makine öğrenmesi
Regresyon
Plate heat exchanger
Classification
Machine learning
Regression
Issue Date: 1-Aug-2020
Publisher: Bursa Uludağ Üniversitesi
Citation: Işığıçok, A. (2020). Plakalı eşanjör üretim verilerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle incelenmesi, ömür test verilerinin tahmini ve sınıflandırılması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü.
Abstract: Bu çalışmada Manisa Bosch Termoteknik fabrikasının 2018 ve 2019 yıllarında plakalı eşanjör üretiminde gerçekleştirdiği ölçüm ve test sonuçları Python programlama dili ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Seri üretim koşullarında üretilen eşanjör plakaları, belli periyotlarda kalite kontrol birimine iletilmekte ve çeşitli ölçümler yapılmaktadır. Plakalı eşanjörlerin çalışma sırasında ise; çeşitli nedenlerle, ani basınç dalgalanmaları meydana gelmektedir. Bu davranış su çekici (water hammer) olarak adlandırılır ve plakalı eşanjörün ömründe belirleyici rol oynayan bir kriterdir. Bosch Termoteknik’te su çekici etkisini gözlemlemek için ise ömür testleri gerçekleştirmektedir. Test standına bağlanan plakalı eşanjörlere, kombinin çalışma koşullarında arka arkaya su çekici etkisi yaratacak basınç uygulanır ve ömür değerleri tespit edilir. Ancak bu test yaklaşık 12 gün sürmektedir ve bu süre günümüz piyasa ve seri üretim koşullarında çok uzundur. Bu çalışmanın amacı geçmiş dönem verilerinden yola çıkarak karar verme sürecini hızlandırmak, kaliteyi güvence altına almak ve verimliliği arttırmaktır. Ölçüm değerleri ve test sonuçlarından oluşan veri kümesi, regresyon ve sınıflandırma yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Lineer regresyon yöntemi ile sayısal tahminler yürütülmüştür. Ayrıca lojistik regresyon, destek vektör makineleri, rassal orman ve k en yakın komşu algoritmaları ile de sınıflandırma analizleri yapılmış ve oluşturulan matematiksel modellerin performansları karşılaştırılmıştır.
In this study, the measurement and test results of the Manisa Bosch Termoteknik factory in the production of plate heat exchangers in 2018 and 2019 were analyzed using Python programming language and machine learning methods. Heat exchanger plates produced under serial production conditions are transmitted to the quality control unit in certain periods and various measurements are made. During the operation of plate heat exchangers for various reasons, sudden pressure fluctuations occur. This behavior is called water hammer effect and is a criterion that plays a decisive role in the life of the plate heat exchanger. Bosch Termoteknik performs lifetime tests to observe the water hammer effect. The plate heat exchangers connected to the test stand are applied with pressure that will create a water hammer effect similar to the operating conditions of the boiler and the life values are determined. However, this test takes about 12 days and is very long in today's market and mass production conditions. The aim of this study is to accelerate the decision making process, to ensure quality and to increase efficiency based on past data. The data set consisting of measurement values and test results was analyzed using regression and classification methods. Numerical estimates were carried out with the linear regression method. In addition, classification analyzes were carried out with logistic regression, support vector machines, random forest and nearest neighbor algorithms, and the performances of the mathematical models created were compared.
URI: http://hdl.handle.net/11452/14988
Appears in Collections:Fen Bilimleri Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Anıl_Işığıçok_.pdf24.91 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons