Show simple item record

dc.contributor.authorŞahin, Faruk
dc.contributor.authorDağ, Ahmet
dc.contributor.authorMert, Bayram Ali
dc.date.accessioned03.07.201910:49:13
dc.date.accessioned2019-07-03T12:14:27Z
dc.date.available03.07.201910:49:13
dc.date.available2019-07-03T12:14:27Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationSahin, F., Dag, A., Mert, B. A. (2017). Çimento hammadde sahasının bulanık sinir ağı ile modellenmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi, 32(4), 21-30.en_US
dc.identifier.issn1019-1011
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12508/392
dc.identifier.urihttps://trdizin.gov.tr/publication/journal/detail/TWpBeE9UQXdNQT09en_US
dc.identifier.urihttps://mmf.cu.edu.tr/cu/dergi/sayilaren_US
dc.description.abstractÇimento üretiminde hammaddenin kimyasal kompozisyonu üretim işlemlerini ve çimentonun kalitesini etkileyen önemli bir faktördür. Kireç Doygunluk Faktörü (KDF) çimento sanayinde kullanılan kimyasal modüller arasında kritik olanıdır. Kimyasal bileşenler kullanılarak bu değerin kestirilmesi klinker üretimi öncesi önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, özellikle mühendislik çalışmalarında önem kazanan esnek hesaplama tekniklerinin çimento sektöründe kullanılabilirliği araştırılmıştır. Bu amaçla Adana Çimento hammadde sahası için kireç doygunluk faktörü dağılımının tahmini bulanık sinir ağları yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, yapılan çalışmalar başarılı tahminlerin yapıldığını göstermiş ve çimento endüstrisinde esnek hesaplama teknikleri güçlü ve esnek model yapılarının sağlanmasında uygun araçlar olarak değerlendirilebiliren_US
dc.description.abstractThe chemical composition of raw materials is an important factor that affects the production process and the quality of cement. Lime Saturation Factor (KDF) is one of the critical used in the cement industry between chemical modules. Prediction of this value using chemical components is gaining importance in pre clinker production. In this study, it is investigated that usage of soft computing techniques which have been popular particularly in engineering works. For this purpose, the prediction of lime saturation factor distributions of Adana Cement raw material site by means of fuzzy-neural network techniques has been conducted. As a consequence, the studies showed that the predictions are successful for the raw materials site and it could be accepted that soft computing techniques are convenient tools for obtaining robust and flexible model structuresen_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherÇukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectANFISen_US
dc.subjectEsnek Hesaplamaen_US
dc.subjectKireç Doygunluk Faktörüen_US
dc.subjectSoft Computingen_US
dc.subjectLime Saturation Factoren_US
dc.titleÇimento hammadde sahasının bulanık sinir ağı ile modellenmesien_US
dc.title.alternativeModelling of cement raw material site using fuzzy neural networken_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalÇukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisien_US
dc.relation.journalÇukurova University Journal of the Faculty of Engineering and Architectureen_US
dc.contributor.departmentMühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesien_US
dc.identifier.volume32en_US
dc.identifier.issue4en_US
dc.identifier.startpage21en_US
dc.identifier.endpage29en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US]
dc.contributor.isteauthorMert, Bayram Ali
dc.relation.indexTR-Dizinen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record