Tesisat Dergisi 214. Sayı (Ekim 2013)

Çok katman lı ağlar için ilişkilerin türü önceden doğrusal olup olmadıkları kabul edilmediği için ana hattı oluştuktan sonra yeni beslemeler ile larından en uygun olanın tercih edilebileceği ufak iyileştirmelere imkan veren bir altyapı optimal alternatifler oluşturulabilir. önem taşımamaktadır. Modelleme sırasında sunmaktadır. Ancak bu iki basamağın en az ağ örneklere göre ilişkinin yapısını öğrene­ cektir. Etkileşimierin doğrusal olmaması veya ilişki yapılarının karmaşıklaşması durumunda modelin ara katmanları artırılarak ağın yapısı gerçek yapıya uyumlu hale getirilebilir (Ref.4). 4.Sonuç Taguchi deney tasarımı ve yapay sinir ağları sistem tasarımı için yapılan fizibilite çalışma­ larında kullanılan benzetim yöntemleri arasında yer almaktadır. Deney tasarımında faktör sayısı artıkça etkileşim etkileri arttığı için Taguchi de– ney tasarımı tekniğinin başarısı azalmaktadır. Erken evrelerde, özellikle ilk tasarım matri– sinin denenmesinde, Taguchi tekniğinin kul– lanılmasının faydası vardır; ancak sonraki evrelerde küçük değişiklikleri kısıtlamaktadır. Diğer taraftan yapay sinir ağları ise, tasarımın alternatif ile en kısa zamanda oluşturulabil­ mesi sistemde parçaların kendi aralarındaki ilişkilerle de ilgilidir. Bir pompa sisteminin tasarımında birbiriyle doğrudan ilişkili par– çaların bulunması sistemin tasarımının daha basitleşmesi gerektiği sonucunu beraberinde getirmektedir. Matematiksel olarak formüle edildiğinde de, tasarım alternatiflerinin bir– birlerini belli parçalara yönlendirdiği, yani sistemdeki belli bir özelliğin bir diğer özelliği zorunlu kıldığı durumlarda alternatif tasarım­ lar evreninin küçüldüğü görülmektedir. Böylece gerçek sistemi kurarak yapılması maliyetli, zaman alıcı ve işleyişi engelleyici deneyler yerine tüm alternatif tasarımları da kullanmaktansa, kısıtlayıcı özellikler arasın­ daki ilişkiler ve benzetim tekniği kullanılarak hem alternatif sayısı azaltılabilir hem de ara- Kaynaklar 1. CET/M (France), David T. Reeves (United Kingdom), NESA (Denmark), Technica/ University Darmstadt (Germany), "Study of improving the Energy Efficiency of Pumps", European Commission, 2001. 2. Us/u, T. "Faktöriyel Tasanm ve Süreç Opti– mizasyonu", Dokuz Eylül Üniversitesi SBE Hakem/i Dergisi, Cilt 9 Sayi: 1, Ol Ocak- 31 Mart 2007, ss. 535-551, 2007. 3. Taguchi, G., "lntroduction to Quality Engi– neering - Designing Quality info Products and Processes", Asian Productivity Orga– nization, Tokyo, 1986. 4. Öztemel, E., "Yapay Sinir Ağ/an", Papatya Yaymci11k, istanbul, 2003. 5. McShane, J., ':4n Introduction to Neural Nefs", Hewlett Packard Journal, Cilt 43, No. 1, 1992. •