Yapay sinir ağlarının gemi yapı problemlerine uygulanması
Application of neural networks to ship structural design
- Tez No: 222162
- Danışmanlar: PROF.DR. AHMET ERGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Gemi Mühendisliği, Marine Engineering
- Anahtar Kelimeler: Deney Tasarımı, Yapay Sinir Ağları, Burkulma Analizi, Modelleme, Genetik Algoritmalar, Design of Experiments, Artificial Neural Networks, Buckling Analysis, Modelling, Genetic Algorithms
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, hızla gelişen teknolojik imkânların da etkisiyle, eskiye nazaran daha karmaşık ve daha büyük ölçekli problemler çözülebilir hale gelmiştir. Bu duruma iyi bir örnek olarak genetik algoritmalar yaklaşımının gemi yapılarının optimum tasarımı gibi çözümü zor problemlere uygulanmasını gösterebiliriz. Genetik algoritmalar optimizasyon açısından güçlü bir yöntem olmasına rağmen, çözüme ulaşmak için mevcut en hızlı bilgisayarlar bile kimi zaman yetersiz kalmaktadır. Buradan hareketle işlem yükünü hafifletmek üzere genetik algoritmaların performansına doğrudan etki eden analiz safhası için alternatif yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden olan yapay sinir ağları ve deney tasarımı yöntemleri sonlu elemanlar yöntemine alternatif olarak kullanılmak üzere modelleme açısından ayrıntılı olarak irdelenmiştir. Ayrıca kullanımları, örnek bir yapı problemi (stifnerli bir panelin burkulma hadisesinin modellenmesi) üzerinden uygulamalı olarak gösterilmiş ve sonuçları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, with the help of rapid improvements in technology, more complex and much bigger scale problems are become solvable with respect to past. As a good example, optimum design of ship structures, which is a very though problem, can be solved with applying genetic algorithms. Despite the fact that genetic algorithms are very powerful for optimization, even the fastest computers available remain inadequate for reaching the solution. With this point in mind, to lessen the burden on genetic algorithms, some alternative methods are utilized for the analysis stage, which directly affect the performance. Two of these methods, namely artificial neural networks and design of experiments have been studied from the modeling point of view as alternatives to finite element method. In addition, the usage of the methods has been shown by applying them for a structural problem (modeling the buckling behavior of a stiffened panel) and finally results are comparatively analyzed.
Benzer Tezler
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN
- Gemi yanaşma manevralarının yapay sinir ağları yöntemiyle gerçeklenmesi
Ship berthing by using artificial neural network
MURAT ERAY KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN KÖSE
- Çelik esaslı kaynakların mekanik özelliklerinin yapay sinir ağları ile tahmini
Prediction of mechanical properties of steel based welds with artificial neural networks
SABRİCAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ TALAŞ
- Evaluation of artificial neural network (ANN) and adaptive neuro based fuzzy inference system (ANFIS) on sediment transport
Anfis ve yapay sınır ağlarını kullanarak sediment taşımının incelenmesi
SAEED VAZİFEHKHAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAI ŞEN