Development of an Artificial Neural Network Model to Minimize Power Consumption in the Milling of Heat-Treated and Untreated Wood

Calismanin amaci: Isleme operasyonlarinin guc tuketimi toplam uretim maliyetinin onemli bir parcasidir. Bu nedenle, bu calismada odun frezeleme isleminde muamele, donme hizi, kesme derinligi ve besleme hizinin guc tuketimi uzerine olan etkilerini modellemek icin bir yapay sinir agi (YSA) modeli gelistirilmistir. Materyal ve yontem: Ileri beslemeli cok katmanli bir YSA guc tuketimini tahmin etmek icin kullanilmistir. Modelin dogrulugu, MAPE, RMSE ve R2 gibi performans gostergeleri araciligiyla degerlendirilmistir. Sonuclar: YSA modelinin kabul edilebilir sapmalarla oldukca tatmin edici neticeler elde ettigi gorulmustur. MAPE, RMSE ve R2 degerleri, test asamasinda sirasiyla % 7.533, 0.027 ve 0.9737 olarak elde edilmistir. Ayrica, besleme hizinin ve kesme derinliginin azalmasi ile guc tuketiminin azaldigi bulunmustur. Arastirma vurgulari: Bu calismanin bulgulari orman endustrisinde deneysel zamani ve maliyetleri azaltmak icin etkili bir sekilde kullanilabilir.