Modelling and control of bioprocesses by using artificial neural networks and hybrid model
Biyolojik sistemlerin yapay sinir ağları ve hibrit model kullanılarak modellenmesi ve kontrolü
- Tez No: 183677
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AYŞEGÜL BATIGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Adı-Soyadı: Ömer Sinan GENÇOkul: zmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüAnabilim Dalı: Kimya Mühendisli iProgramı: Kimya Mühendisli i (Yüksek Lisans)Tez Ba lı ı: Biyolojik Sistemlerin Yapay Sinir A ları ve Hibrit ModelKullanılarak Modellenmesi ve KontrolüÖZETBu çalı manın amacı biyoproseslerin yapay sinir a ları ve hibrit modelteknikleri ile modellenmesi ve kontrolüdür. Modeleme tekniklerinin incelenmesi içinethanolün Saccharomyces Cerevisiae ve Zymomonas mobilis organizmaları ile glukonikasidin Pseudomonas ovalis organizması ile fermentasyonunu içeren proseslerseçilmi tir. Seçilen bu proseslerin model denklemleri literatürden elde edilmi ve budenklemlerin nümerik cözümleri Matlab'in ODE fonksiyonu kullanılarakhesaplanm tır. Nümerik sonuçların bir kısmı yapay sinir a larının ö renme kısmındakullanılmı tır.Hibrit modelleme tekni inde, literatürden elde edilen model denklemler lineerhale getirilmi ve hidrit modeli olu turmak için bu lineer denklemlerin çözümlerinümerik sonuçlardan çıkarılmı tır. Elde edilen bu sonuçlar sistemin lineer olmayankısmı olarak ele alınmı ve bu kısım yapay sinir a ları ile modellenmi tir. Sinir a larıkullanılarak elde edilen bu sonuçlar lineer sonuçlarla birle tirilmi ve prosesin hibritmodeli elde edilmi tir. Daha sonra hibrit model sonuçları ve sinir a ları ile yapılanmodellemenin sonuçları kar ıla tırılmı tır. Bazı uygulamalarda hibrit model, yapaysinir a modeline kıyasla daha iyi sonuçlar vermi tir. Ancak bütün uygulamalardagörülmü tür ki, hibrit model için gerekli olan ö renme zamanı tüm sistemin sinir a ıile modellenmesi için gerekli olandan çok daha azdır. Ayrıca, hibrit modelin fizikselko ullara uygun davrandı ı öte yandan da yapay sinir a modellerin bazen anlamsızsonuçlar verdi i görülmü tür.Kontrol uygulamaları kısmında, bioproseslerin optimizasyonugerçekle tirmek üzere kullanılacak bir hibrit model algoritması geli tirilmi tir. Buoptimizasyon algoritmasının gösterilmesi için bir fermentasyon prosesi seçilmi vemodelin uygulanma ekli anlatılmı tır.
Özet (Çeviri)
Name: Ömer Sinan GENÇSchool: zmir Institute of TechnologyDepartment: Chemical EngineeringMajor: Chemical Engineering (Master)Title of Thesis: Modelling and Control of Bioprocesses by Using ArtificialNeural Networks and Hybrid ModelABSTRACTThe aim of this study is modeling and control of bioprocesses by using neuralnetworks and hybrid model techniques. To investigate the modeling techniques,ethanol fermentation with Saccharomyces Cerevisiae and recombinant Zymomonasmobilis and finally gluconic acid fermentation with Pseudomonas ovalis processes arechosen. Model equations of these applications are obtained from literature. Numericsolutions are done in Matlab by using ODE solver. For neural network modeling apart of the numerical data is used for training of the network.In hybrid modeling technique, model equations which are obtained fromliterature are first linearized then to constitute the hybrid model linearized solutionresults are subtracted from numerical results and obtained values are taken asnonlinear part of the process. This nonlinear part is then solved by neural networksand the results of the neural networks are summed with the linearized solutionresults. This summation results constitute the hybrid model of the process. Hybridand neural network models are compared. In some of the applications hybrid modelgives slightly better results than the neural network model. But in all of theapplications, required training time is much more less for hybrid model techniques.Also, it is observed that hybrid model obeys the physical constraints but neuralnetwork model solutions sometimes give meaningless outputs.In control application, a method is demonstrated for optimization of abioprocess by using hybrid model with neural network structure. To demonstrate theoptimization technique, a well known fermentation process is chosen from theliterature.
Benzer Tezler
- Türkçe magazin haberlerinde adlandırılmış varlık tanıma
Named entity recognition in Turkish celebrity news
MERVE ADAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DİKMEN
- Kuvvetli atıkların yukarı akışlı havasız filtrelerde arıtım kinetiği
Kinetics of strong waste treatment by anqerobic upflow filters
M.ATALAY TİMUR
- A brain-inspired cognitive architecture for developmental and social human-robot interaction
Gelişimsel ve sosyal insan-robot etkileşimi için beyin esinli bilişsel mimari
EVREN DAĞLARLI
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Kentsel atıksu arıtma tesisi anaerobik çamur çürütücülerinin dinamik proses modelleme yaklaşımı ile analizi
Analysis with dynamic process modeling approach of anaerobic sludge digesters of the urban wastewater treatment plant
KERİM EKİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN GÜÇLÜ İNSEL
- Manuel şanzıman vites çatalının yapısal analizi ve biyomimetik yaklaşım ile topoloji optimizasyonu
Structural analysis and topology optimization of manual transmission shift fork using a biomimetic approach
BİLAL AKYÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN ÖZSOY