• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
teknoversite
View Item 
  •   DSpace Home
  • Fakülteler
  • Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği
  • Makale Koleksiyonu
  • View Item
  •   DSpace Home
  • Fakülteler
  • Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği
  • Makale Koleksiyonu
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Sinter makinesinin örüntü tanıma tabanlı otomatik hız kontrolü

Thumbnail

View/Open

Tam Metin / Full Text (499.5Kb)

Date

2017

Author

Beşkardeş, Ahmet
Özdemir, Merve Erkınay

Metadata

Show full item record

Citation

Beskardes, A., Ozdemir, M. E. (2017). Sinter makinesinin örüntü tanıma tabanlı otomatik hız kontrolü. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 19(57), 808-820. doi: 10.21205/deufmd.2017195771

Abstract

Sinter tesisleri, yüksek fırın kullanılarak demir çelik üretimi yapılan entegre demir çelik fabrikalarının önemli bir parçasıdır. Sinter tesislerinin ana bölümlerinden biri olan sinter makinesinde toz cevherin sinterleşmesi sağlanarak yüksek fırında kullanılmaya elverişli hale getirilir. Bu çalışmada, sinter makinesinin verimini artırmak amacıyla, makine yönetiminin operatörlerden alınıp otomatik yapılması için bir örüntü tanıma sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistemde sınıflandırıcı olarak doğrusal ayırma sınıflandırıcısı, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağı kullanılmıştır. Bu sınıflandırıcılar 4212 adetlik bağımsız veri kümesi üzerinde test edilerek birbiri ile karşılaştırılmıştır.
 
Sinter plant is one of the important unit of the integrated plants, which made iron and steel production via blast furnace. In the sinter machine, which is the main part of the sinter plant fine ore has been provided sintering and rendered suitable for using in the blast furnace. In this study, aimed to increasing sinter machine production a pattern recognition system has been developed for automatic control instead of operator's control. Linear discriminant classifier, support vector machines and artificial neural network is used in designed system. These classifiers were compared to each individual data set by testing over 4212 units.
 

Source

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi
Dokuz Eylul University-Faculty of Engineering Journal of Science and Engineering

Volume

19

Issue

57

URI

https://hdl.handle.net/20.500.12508/396
http://dx.doi.org/10.21205/deufmd.2017195771
https://trdizin.gov.tr/publication/journal/detail/TWpFNE5URTNOdz09
http://web.deu.edu.tr/fmd/

Collections

  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [491]
  • Makale Koleksiyonu [203]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Instruction | Guide | Contact |

DSpace@İSTE

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo
Dergi Adı / ISSN Yayıncı

Exact phrase only All keywords Any

Başlık İle Başlar İçerir ISSN


Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeDepartmentPublisherCategoryLanguageAccess TypeİSTE AuthorIndexed SourcesThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeDepartmentPublisherCategoryLanguageAccess TypeİSTE AuthorIndexed Sources

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Guide|| Instruction || Library || Iskenderun Technical University || OAI-PMH ||

Iskenderun Technical University, İskenderun, Turkey
If you find any errors in content, please contact:

Creative Commons License
Iskenderun Technical University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@İSTE:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.