Author :
Abstract
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin özelliklerinden biri olması sonucu öğrenme metodu ile yeni bilgilerin ortaya çıkarılması ve keşfedilmesi, yeni bilgilerle modelleme yapılması, veri ilişkilendirmeden yorumlamaya kadar bilgilerin otomatik şekilde gerçekleştirmek için geliştirilen bir yöntemdir. Karmaşık sistemlerde kümeleme, kontrol ve optimizasyon gibi yöntemlerin yanı sıra insan beyni ve ortaya çıkabilecek geleceğe yönelik değerlerin tahmininde de kullanılmaktadır. Bu çalışmada, öncelikli olarak elektro eğirme yöntemi ile Polivinilpirolidon (PVP) polimer, su ve alkol çözeltisi kullanılarak nanolifler elde edilmiş ve nanoliflere yapay sinir ağları veri seti oluşturulmasıyla akış hızı, iğne ucu ve toplayıcı plaka arası mesafe ile uygulanan voltaj değerleri ölçülmüştür. Elde edilen nanoliflerin mikroyapı analizleri taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile çapları ise Fibraquant programı ile belirlenmiştir. Yapay Sinir Ağları algoritmalarıyla girdi ve çıktı değişkenleri olarak nanoliflerin çapını etkileyen farklı modeller oluşturulmuş ve bu modellerden ortaya çıkan sonuçlar literatürle karşılaştırılmıştır.
Keywords
Abstract
Artificial neural networks (ANN), being one of the features of the human brain, is a method developed to reveal and discover new information with the learning method, to model with new information, to automatically realize information from data association to interpretation. In complex systems, it is used in the prediction of the human brain and the future values that may arise, as well as methods such as clustering, control and optimization. In this study, nanofibers were obtained by using Polyvinylpyrrolidone (PVP) polymer, water and alcohol solution primarily by electrospinning method, and the flow rate, distance between needle tip and collector plate and applied voltage values were measured by creating an artificial neural network data set to nanofibers. The microstructure analyzes of the obtained nanofibers were determined by scanning electron microscopy (SEM) and their diameters were determined by the Fibraquant program. With Artificial Neural Networks algorithms, different models affecting the diameter of nanofibers as input and output variables were created and the results from these models were compared with the literature.
