ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELS OF CROSS-LINKED POLYETHYLENE

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorTan, Rabia Korkmaz
dc.contributor.authorÇanta, Hakan
dc.contributor.authorMutlu, Reşat
dc.date.accessioned2025-04-06T12:14:15Z
dc.date.available2025-04-06T12:14:15Z
dc.date.issued2024
dc.departmentTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
dc.descriptionUPN-2003
dc.description.abstractCross-linked polyethylene (XLPE) is the most widely used insulator material in high-power cables. The complex electrical permittivity of the XLPE layer mostly determines the leakage admittance of the cable and the propagation speed of the signal. The complex electrical permittivity of XLPE depends on not only operating frequency but also temperature. In this study, Artificial neural networks (ANNs) are used to model the complex electrical permittivity parts of the XLPE. The structure of the ANNs is optimized. It has been found that the optimized ANN can predict the behavior of the XLPE with an R2 value of 0.99.
dc.description.abstractÇapraz bağlı polietilen (XLPE), yüksek güçlü kablolarda en yaygın kullanılan yalıtkan malzemedir. XLPE katmanının kompleks elektriksel geçirgenliği, genellikle kablonun kaçak admitansını ve sinyalin yayılma hızını belirler. XLPE'nin karmaşık elektriksel geçirgenliği, sadece çalışma frekansına değil, aynı zamanda sıcaklığa da bağlıdır. Bu çalışmada, XLPE'nin karmaşık elektriksel geçirgenlik bileşenlerini modellemek için çok katmanlı algılayıcılar Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır YSAların yapısı optimize edilmiştir. Optimize edilmiş YSA'nın XLPE'nin davranışını 0.99 R2 değeriyle tahmin edebildiği bulunmuştur.
dc.description.sponsorshipÜnika Üniversal Kablo Sanayi ve Tic. A.Ş.
dc.identifier.doi10.59314/tujes.1598718
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.59314/tujes.1598718
dc.identifier.endpage141
dc.identifier.issn2147-0308
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage129
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11776/16275
dc.identifier.volume25
dc.language.isoen
dc.publisherTrakya University
dc.relation.ispartofTrakya Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250406
dc.subjectPower cables
dc.subjectInsulation models
dc.subjectCross-linked polyethylene
dc.subjectANN model
dc.subjectParameter prediction
dc.titleARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELS OF CROSS-LINKED POLYETHYLENE
dc.title.alternativeÇAPRAZ BAĞLI POLİETİLENİN YAPAY SİNİR AĞI MODELLERİ
dc.typeResearch Article

Dosyalar

Koleksiyon

Öksüz Yayınları