Ofis aydınlatma kontrol sistemlerinde kullanılacak verilerin yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Determination of data for office lighting systems by using neural networks
- Tez No: 100659
- Danışmanlar: DOÇ.DR. SERMİN ONAYGİL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 144
Özet
ÖZET İnsanlar üzerindeki fizyolojik ve psikolojik etkileri dolayısıyla, aydınlatma çalışanların iş verimini etkileyen önemli faktörlerden biridir. Ofislerde, kişisel isteklere cevap verebilecek otomatik aydınlatma kontrol sistemlerinin kullanılması hem enerji tasarrufu sağlanacak, hem de iş verimin artmasına yol açacaktır. Kişisel isteklere cevap verebilecek sistemlerin gelişmesi ise ancak tercihlerin önceden tahmin edilebilmesi ile mümkündür. Bu çalışmada, ofis çalışanlarının yapay aydınlık düzeyi tercihlerinin yapay sinir ağlan ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada kişilerin yapay aydınlık düzeyi tercihlerini belirlemek amacıyla Hollanda Philips'de yapılan deneysel çalışmaların bir yıllık verileri kullanılmıştır. Yapılan incelemelerde, yapay aydınlık düzeyi terciMerinin, doğal aydınlık düzeyi ve saate bağlı olarak değişimlerinin yaz ve kış aylarında birbirlerinden farklı olduğu görülmüştür. Sonuçlardan, insanların çalışmaya başladıkları anda istemiş oldukları toplam aydınlık düzeyinin ise kişisel özelliklerini ortaya koyduğu ve gün boyu tercihler üzerinde etkili bir faktör olduğu da anlaşılmaktadır. Kişisel tercihler, başlangıçta istenen aydınlık düzeyinin çok ( Ebt>1500 lux ) veya az ( Ebt
Özet (Çeviri)
DETERMINATION OF DATA FOR OFFICE LIGHTING CONTROL SYSTEMS BY USING NEURAL NETWORKS SUMMARY The purpose of the automatic control systems is to create the efficient and comfortable working environment, and to save energy by ensuring the right illumination criterion. Many projects and studies are progressing so as to develop the automatic lighting control systems that ensure the most economical solutions for the purpose. The subject that must not be ignored while doing these studies is to search whether this system is accepted widely by the users, and how this system effects the work efficiency. If a system could be developed which controls the artificial illuminance related to the daylight by taking personal preferences into account, then it would increase the work efficiency and help saving energy. In order to developed such a system, initially the artificial illuminance preferences of the user must be known. However these preferences vary from person to person, also related to the time of the day, daylight illuminance levels and other additional criterion. Therefore it is a difficult task to predict the personal preferences. In this study, a model which, predicts artificial illuminance levels depending on the illuminance level of daylight and time, considering the preference of the office workers was formed by using neural network. Neural Networks consist of a great number of processing elements ( neurons) which are connected to each other ( fully connected networks). The strength of connections is called weight. External data enter the network through the input neurons. After typically non-linear transformations output data are generated by the output neurons. By layered networks, there are a layer of input neurons, a layer of output neurons and one or more hidden layers. There are no connections between the neurons in the same layer. The information is transferred from the one layer to the following layer. A typical example of four-layered architecture is shown in Figure 1. In neural networks, the knowledge lies in the interconnection weights between neurons, which have to be adjusted in order to allow the network to perform the required task. The back-propagation method is the most popular algorithm for performing supervised learning. During the training phase, the weights wy are successively modified based on a set of input patterns and the corresponding set of XV
Benzer Tezler
- Lighting energy management for office buildings and a case study
Ofis binaları için aydınlatma enerjisi yönetimi ve bir örnek çalışma
YEŞİM ÇELİKKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPİN KÖKNEL YENER
- Evaluating the LCA of two buildings with close embodied energy which have different functions
Farklı işlevlere sahip olan iki binanın üç tür duvar kullanarak yaşam döngüsünün değerlendirilmesi
POOYA PAKMEHR
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ERKAN KARAGÜLER
- Innovation management in design-intensive family firms from office furniture manufacturing industry: A dynamic capability perspective from an emerging market
Ofis mobilyası imalat sanayisindeki tasarım yoğun aile firmalarında inovasyon yönetimi: Gelişmekte olan bir pazardan dinamik yetenek perspektifi
SELİN GÜLDEN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ER
- Dynamic simulation of calibrated energy model by controlling indoor temperature to maximize the energy efficiency
Dinamik simülasyon yöntemiyle iç mekan sıcaklıklarına göre enerji modelinin enerji verimliliğini mksimize etmek için kalibre edilmesi
BURAK FİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE SÖZER
- Mevcut ticari binaların aydınlatma sistemlerinde enerjiverimliliği analizi için örnek bir çalışma
A case study on energy efficiency analysis in lightingsystems of existing commercial buildings
EMRULLAH AYDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL