Özet:
Yapay sinir ağları mühendislik uygulamalarında gittikçe geniş bir kullanım alam bulmaktadır. Son on senede talaşlı imalatta en önemli, üzerinde en çok çalışılan konulardan biri olan kesici takım aşınma takibinde de yapay sinir ağlan kullanılmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada da tornalama işleminde verilen proses parametrelerine karşılık kesici takım serbest yüzey aşınmasının tahmini sınıflandırılmasına yönelik C++ programlama dilinde yazılan bir yapay sinir ağı modeli üzerinde çalışılmıştır. Yapay sinir ağma verilen ve istenen giriş-çıkış veri seti Purushothaman, ve Srinivasa'mn 1994 ve 1998 yıllarında üzerinde çalıştıkları deney sonuçlarından alınmıştır. Model oluşturulmadan önce geniş kapsamlı bir literatür araştırmasıyla takip edilecek yöntem belirlenmiştir. Modelde gizli katman ve gizli işlem elemanı sayılarına göre uygun konfîgürasyonun belirlenmesinden önce araştırılan ilk konu yapay sinir ağının giriş-çıkış veri değerleri içinden eğitim setinin seçimidir. Yapay sinir ağının işlem elmanların ağırlık ve eşik değerlerinin çevrimler başlamadan optimum rasgele başlangıç seçim aralığı araştırılmıştır. Momentum ve öğrenme hızı değerlerini optimize etmek için seçilen konfigürasyonlar test edilmiştir. Eğitim setinin belli bir sırayla değil her bir çevrimde rasgele bir sırayla yapay sinir ağına verilmesi de denenmiştir. Geometrik ve aritmetik ortalamalara göre farklı iki normalizasyon tekniği test edilmiştir. Performansın arttırılıp arttırılamadığını görebilmek için irdeleme seti de kullanılmıştır. Son olarak farklı eğitim seti belirlenmesiyle yapay sinir ağırım genelleme kabiliyeti araştırılmıştır. C++ programlama dilinde yazılıp denemelerde kullanılan program tez danışmanından ya da çalışmayı hazırlayandan temin edilebilir.
