PREDICTION OF HEAT-TREATED CEDAR WOOD SWELLING AND SHRINKAGE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND RANDOM FOREST ALGORITHM

Authors : Şemsettin KILINÇARSLAN, Yasemin ŞİMŞEK TÜRKER, Murat İNCE

Pages : 200-205

Doi:10.21923/jesd.825442

View : 16 | Download : 7

Publication Date : 2020-12-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Ahşap malzeme, hem yapısal hem de yapısal olmayan uygulamalarda kullanılabilen doğal, sürdürülebilir, yenilenebilir ve çevre dostu bir malzemedir. Ancak ahşap malzemenin en önemli olumsuz özelliklerinden biri higroskopik bir malzeme olmasıdır. Isıl işlem uygulaması ahşap malzemenin boyutsal stabilitesini arttırmakta ve daha hidrofobik hale getirmektedir. Bu çalışmada öncelikle, Sedir odununun temas açısı değerleri, ahşap malzeme yüzeyine damlatma ile teğet ve radyal yönde belirlenmiştir. Daha sonra aynı numunelerin genişleme ve daralma miktarları belirlenmiştir. Genişleme ve daralma miktarlarının belirlenmesinde TS 4084 standardı kullanılmıştır. Deneysel çalışma sonucunda, yapay sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(ANN); ve rastgele orman algoritması kullanılarak örneklerin daralma ve genişleme miktarları tahmin edilmiştir. Rastgele orman ve ANN yöntemleri ile yapılan tahminlerde temas açısı değerleri girdi olarak kullanılmıştır. Rastgele Orman Algoritması ile yapılan tahminlerin en doğru sonuçları verdiği tespit edilmiştir insert ignore into journalissuearticles values(teğet yön, R2= 0.91, radyal yön, R2= 0.97);. Sonuç olarak, temas açısı değerleri bilinen bir ahşap malzemenin Rastgele Orman Algoritması ile daralma ve genişleme değerlerinin daha iyi tahmin edilebileceği belirlenmiştir.
Keywords : Isıl işlem, Sedir, Tahmin, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman Algoritması