Bu çalışmada ilk olarak yapay sinir ağları ve santrifüj pompalarla ilgili temel kavramlar ele alınarak, uygulama için hangi yapay sinir ağının uygun olacağı belirlenmiştir. Daha sonra T.Ş.F.A.Ş Eskişehir Şeker Makine Fabrikası‟nda imal edilen pompaların karakteristik eğrilerinden alınan değerler ile yapay sinir ağı MATLAB aracılığı ile oluşturulmuş ve eğitilmiştir. Bu aşamadan sonra da ağ hiç görmediği örneklerle test edilmiştir. Bu test sonucu oluşan hatalar minimize edilerek bu işlemler sonucunda minimum hata %1,3 olup B 50-200 tip santrifüj pompaya ait olduğu bulunmuştur. Diğer pompalar için de bulunan hatalar çalışma içinde verilmiştir. Daha sonra yapay sinir ağı verileri ile verim eğrileri oluşturularak ara değerler için performans tayininin mümkün olduğu gösterilmiştir.
In this thesis, the basic concepts of artificial neural networks and centrifugal pumps were investigated. The suitable neural network model was determined. The data set for neural network was taken from the characteristic curves of selected pumps‟manufactured at TC Şeker Machine Factory. Then, the neural network model was formed by using MATLAB, after that, the neural network was trained. The neural network was tested by using non similar data. The aim of the test is to decrease the error value. In the end the minimum error value 1,3% was founded which belongs to B 50-200 centrifugal pump. Also the errors for the other type of pump were found. Then efficiency curves were drawn by the aid of neural network data. This demonstrated the possibility of detecting pump performance for non similar data.
