Çamaşir Kurutma Maki̇nesi̇ Veri̇leri̇nden Teksti̇l Özelli̇kleri̇ Algilanarak Kurutma Veri̇mli̇li̇ği̇ni̇n Artirilmasi
Year: 2026
Type: article
Abstract: Bu çalışma, çamaşır kurutma makinelerinde yer alan iletkenlik sensörlerinden elde edilen veriler yardımıyla tekstil türü, yük miktarı ve giriş nem seviyesini belirlemeyi; bu sayede kurutma süresini optimize etmeyi amaçlamaktadır. Yapay zekâ tabanlı modeller, tekstil özelliklerini otomatik olarak tanımlayarak her yüke özel kurutma stratejileri geliştirmeye imkân tanımaktadır. Uygulanan makine öğrenmesi ve yapay sinir ağı algoritmaları sayesinde, kurutma süresinde ortalama %33 oranında tasarruf sağlanmıştır. Model doğruluk oranları %86 ile %95 arasında değişmiş, en yüksek başarı Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron – MLP) mimarisi ile elde edilmiştir. Bu bulgular, önerilen sistemin hem kullanıcı deneyimini iyileştirdiğini hem de sürdürülebilir kurutma teknolojilerine katkı sunduğunu göstermektedir.
Authors: Mustafa Gider, Mustafa Cem Kasapbaşı
Institutions: Istanbul Commerce University, Beykoz Üniversitesi
Language: Turkish
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7166069157