Dinamik sistemlerin zayıf noktalarının incelenmesi ve belirlenmesi
Near mıss detection and analysis of dynamic systems
- Tez No: 154487
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN BAŞLIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dinamik Sistemler, Zayıf Nokta, Zayıflık, Bulanık Mantık ve Modelleme, Dynamic Systems, Near-miss, Weakness, Fuzzy Logic and Modelling
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Zayıf noktalar sistem zayıflığına işaret eden, eğer belirlenmezse gelecekte önemli sonuçlara neden olabilen sistem olaylarıdır. Öyle ki, zayıf nokta, sistemin yapışım geliştirmek, potansiyel felaketlerin risklerini azaltmak için birer fırsattır. Bu nedenle zayıf noktalar analiz edilip tanımlanmalıdır. Bu çalışmada dinamik sistemlerin zayıflıklarım belirlemek için bulanık mantık yardımı ile genel bir model sunduk. Bu modelde M. Porter sektör analiz modeli ile stratejik düzeyde zayıflık kavramım inceleyerek bazı veriler elde ettik. Model iki ana bölümden oluşmaktadır. Bulanık model sistematik olarak amaçların belirlenmesi ve girdi ve çıktıların ilişkilendirilmesi ile oluşturulmaya başlandı. Önce bulanık mantık ile bulanık kurallar ve üyelik fonksiyonları oluşturuldu. Daha sonra bu kurallar ve fonksiyonlar Uç eldeki veriler değerlendirildi. Değerlendirilen veriler bulanık veriler olarak karşımıza çıktı. Bu veriler en son karar verebilmemiz için toplu sonuçlara dönüştürüldü. Bu şekilde sistemin zayıflıkları değerlendirilip karar vermemize yardımcı bilgiler elde edildi.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A“near-miss”is an event that signals a system weakness that if not remedied could lead to significant consequences in the future. As such, a near-miss is also an opportunity to improve system structure and stability, and an opportunity to reduce risk exposure to potential cataatroskophe. For these reasons they must be analysis, determined and identified. In this paper we present a general simple framework or model for analysing of near-misses of dynamic systems, with the aid of“fuzzy logic”that models human reasoning by mamaging“knowledge”close to the way it is handled by human language. In this model, we get some inputs by analysing the near-miss concept from stragetical level with the help of M. Porter's sector analysing model. This model consist of two main parts. Fuzzy logic modeling starts with a sytematic description of the object of modelling and then relates“inputs”to“outputs”in a categorical manner. In the first, we design an expert system, and establish the membership functions. Later by the help of expert system and membership functions, we get some fuzzy values. Then we convert these fuzzy values and we get an aggregrate sum for decision making.By this way we can evaluate near-misses and make decisions.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Sembolik dinamik sistemleri ve kodlama teorisi üzerine
Başlık çevirisi yok
HASAN AKIN
Doktora
Türkçe
1998
MatematikYüzüncü Yıl ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRRAHİM YILMAZ
- Comparison of modal parameter identification techniques for base excited structures
Zeminden uyarılan yapılar için modal parametre tanılama metodlarının karşılaştırılması
MUSTAFA GÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİLMİ LUŞ