Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
283782		Kireç taşı örneğinin yapay sinir ağları ile öğütme işlemlerinin modellenmesi ve kinetik modelle kıyaslanması / Modeling of grinding process with artificial neural network on the base of limestone sample and comparison with the kinetic model Yazar:YAKUP UMUCU Danışman: PROF. DR. LÜTFULLAH GÜNDÜZ ; PROF. DR. VOLKAN BOZKURT Yer Bilgisi: Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2011 453 s.
Bu tez çalışmasında Afyon bölgesinden Afyon Beyaz (AB), Afyon Şeker (AŞ), Muğla bölgesinden de Muğla Beyaz (MB), Muğla Şeker (MŞ) örneklerinin kesikli öğütme koşullarında öğütülebilirlik özellikleri, bir kinetik model kullanılarak araştırılmıştır. Bunun için öncelikle, 1,7 mm-0,106 mm arası ?2 elek serisine göre 5 dar boyut fraksiyonu hazırlanmış laboratuar ölçekli bilyalı değirmeninde dört farklı malzeme yükünda (fc=0.072, 0.096, 0.12 ve 0.14), dört farklı bilya yükünde ( % 20, % 30, % 35 ve % 40) ve üç farklı değirmen hızında (kritik hızın % 65, % 75, % 85' i) farklı öğütme sürelerinde elde edilen boyut dağılımlarından kırılma hızı ve kümülatif kırılma dağılımı fonksiyonları elde edilmiş ve kinetik model parametreleri ( Sİ,, at,, ?, ? ve ?J ) bulunmuştur. Daha sonra MODSIM simülasyon programında ise gerçek zamanlı yapılan öğütme deneylerinden elde edilen verilerle simülasyon zamanlı veriler elde edilmiş ve istatiksel olarak karşılaştırılmıştır. Çalışmanın son aşamasında Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak MATLAB ® bilgisayar yazılım programında öncelikle MODSIM'ın yapmış olduğu işlem benzer şekilde gerçekleştirilmiştir. Daha sonra Yapay Sinir Ağları kullanılarak daha kolay elde edilebilecek veriler kullanılarak simülasyon işlemleri gerçekleştirilmiştir.
In this thesis, the grindability properties of different Limestone samples from Afyon and Muğla regions are investigated at batch grinding conditions based on a kinetic model. For this purpose, firstly, five different mono-sized fractions were prepared between 1,7 mm and 0,106 mm formed by a ?2 sieve series. Si and Bi,j (breakage distribution function and related model parameter) equations were determined from the size distributions at different grinding times, and the model parameters ( Sİ, at, ?, ? and ?J ) different filling ratios (fc=0.072, 0.096, 0.12 and 0.14), ball filling loads (%20, %30, % 35 and %40), and mill speeds ( %65, %75, %85). Experimentally determined data were statistically compared with data obtained using model parameter from MODSIM simulation program. The final stage of the study, Artificial Neural Networks (ANN) using the MATLAB computer software program is primarily made MODSIM?s process was carried out similarly. Then, using data that can be obtained more easily by using artificial neural networks, the simulation was carried out operations.