Cevap yüzeyi tasarımları ve sinir ağları yaklaşımı
Özet
Deney tasarımı ve cevap yüzeyi yöntemi, sanayi ve kimya başta olmak üzere bir çok alanda düzenlenen çalışmalarda yoğun olarak kullanılmaktadır. Genellikle ürün kalitesini arttırmak ya da maliyeti düşürmek için yapılan bu çalışmalarda deney tasarımı ve optimizasyon yöntemlerini kullanmak neredeyse zorunlu hale gelmiştir. Bununla beraber, son yıllarda yapay sinir ağları yaklaşımlarının cevap yüzeyi yöntemine alternatif olarak kullanıldığı da göze çarpmaktadır. Yapay sinir ağları özellikle cevap yüzeyi yönteminin ihtiyaç duyduğu birçok varsayıma gerek duymamaktadır.Bu çalışmanın temel amacı, yapay sinir ağları ve cevap yüzeyi yöntemlerinden farklı deney tasarımlarını Derringer ve Suich istenebilirlik fonksiyonu kullanıldığında karşılaştırmaktır. Bu bağlamda, yapılacak karşılaştırmalar için iki farklı deney tasarımı (Box-Behnken ve merkezi bileşik tasarımlar), iki farklı varyansa sahip kitleden üretilerek uygulanmıştır. Karşılaştırma her bir tasarımın farklı iki varyansı için 25’er örneklem ile gerçekleştirilmiştir. Örneklemler model denklemi belirlenmiş bir deneyden Box-Behnken ve merkezi bileşik tasarımlarına göre veri türetilip çözümlenmiş, sonuçlar sayısal ve görsel olarak karşılaştırılmıştır.Abstract experimental design and response surface methodology have been vastly used in the studies conducted on a broad range of areas such as chemistry and industrial design. It has become common sense to use experimental design and other optimization methods in the studies that aim to improve product quality or decrease production expenses. On the other hand, there is a recent trend to use artificial neural network methods as an alternative to response surface methodologies. Artificial neural network methods may be advantageous as they do not require most of the assumptions with which response surface methodologies work.The main aim of this study is to compare artificial neural network and response surface methods by using different experimental designs when Derringer and Suich’s desirability function is used. In this manner, two different experimental designs (Box-Behnken and Central Composite Designs) are used for comparison. These experimental designs are produced from a population which has two different variances. Comparisons are done for all of the designs and all of the different variances with the 25 different samples. For the simulation study, data was produced from an experiment with pre-determined model equation in accordance with Box-Behnken and Central Composite Designs. Respective analyses are run, and visual and quantitative results are compared.