Research Article Araştırma Makalesi DOI: 10.24011/barofd.449563 Bartın Orman Fakultesi Dergisi, 20 (2): 223-231, 15 Ağustos/August, 2018 Journal of Bartin Faculty of Forestry p-ISSN :1302-0943 e-ISSN :1308-5875 *Sorumlu Yazar (Corresponding Author): Timuçin BARDAK (Dr.); Bartın Üniversitesi, Bartın meslek Yüksekokulu, Mobilya ve Dekorasyon Bölümü, E-mail: timucinbardak@gmail.gmail.com, ORCID: 0000- 0002-1403-1049 Geliş (Received) : 31.07.2018 Kabul (Accepted) : 05.08.2018 Basım (Published) : 15.08.2018 Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Algoritmaları Kullanarak Nanokompozitlerde Deformasyonun Tahmin Edilmesi Eser SÖZEN 1 , Timuçin BARDAK 2 , Deniz AYDEMİR 1 , Selahattin BARDAK 3 1 Bartın Üniversitesi, Orman Fakültesi Orman Endüstri Mühendisliği Bölümü, BARTIN 2 Bartın Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu, Mobilya ve Dekorasyon Bölümü, BARTIN 3 Sinop Üniversitesi, Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, SİNOP Öz Nanoteknoloji birçok endüstri için devrim niteliğindedir. Ülkelerin bilimsel ve ekonomik olarak yaptığı yatırımlar, nanoteknolojinin önemini ortaya koymaktadır. Bilim dünyasında veri madenciliği önemli bir yere sahiptir. Teknolojinin birçok alanında veri biliminden faydalanılmaktadır. Nanokompozitlerin kullanım yerini özellikler genellikle mekanik belirler. Geleneksel testler ile mekanik özellikleri belirlemek pahalı ve zaman alıcıdır. Veri madenciliği teknikleri bu problemlere daha düşük maliyetler ile çözümler sunabilmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme ve yapay sinir ağları algoritmaları farklı nanokompozitlerin çekme testleri sırasında deformasyonunu tahmin etmek için kullanılmıştır. Çalışma nanokompozit uygulamalarında veri madenciliği algoritmalarının başarılı bir şekilde uygulanabileceği gösterilmiştir. Aynı zamanda derin öğrenme algoritmalarının, yapay sinir algoritmalarından daha başarılı olduğu belirlenmiştir. Nanoteknoloji alanında veri madenciliğinin uygulandığı bilimsel çalışmalar çok sınırlı sayıdadır. Nanokompozitlerin üretiminin veri madenciliği algoritmaları ile simule edildiği yeni çalışmalara ihtiyaç vardır. Anahtar Kelimeler: Nanoteknoloji, Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağları, Veri Estimation of Deformation in Nanocomposites Using Artificial Neural Networks and Deep Learning Algorithms Abstract Nanotechnology is revolutionary for many industries. The investments that countries make scientifically and economically reveal the significance of nanotechnology. In the world of science, data mining has an important place. Data science is used in many areas of technology. The mechanical properties usually determine where the nanocomposites are use. Determining mechanical properties with conventional tests is expensive and time consuming. Data mining techniques can provide solutions to these problems with lower costs. In this study, deep learning and artificial neural network algorithms were used to predict the deformation of different nanocomposites during tensile tests. The study showed that data mining algorithms could be successfully applied to nanocomposite applications. At the same time, it was determined that deep learning algorithms are more successful than artificial neural algorithms. The scientific work of data mining in nanotechnology is very limited. New studies are needed to simulate the production of nanocomposites with data mining algorithms. Keywords: Nanotechnology, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Data