Geri Dön

Markov zinciri monte carlo yöntemi kullanılarak kentsel otobüs sürüş çevrimlerinin geliştirilmesi

Development of urban bus driving cycles using the markov chain monte carlo method

  1. Tez No: 1018538
  2. Yazar: ENGİN CAN ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORKUN ÖZENER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Otomotiv Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Automotive Engineering, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Ağır taşıtlar, Egzoz emisyonları, Yakıt tüketimi, Heavy vehicles, Exhaust emissions, Fuel consumption
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, küresel ölçekte ulaşım sektörünün enerji tüketimi ve emisyon sorunlarının artması ile ağır vasıta tipi taşıtların yakıt kullanımları ve yakıt emisyonlarının en doğru şekilde simülasyon ortamında analiz edilebilmesi için gerçek sürüş verilerine dayanan Markov zinciri Monte Carlo metodu ile bölgesel yol topoğrafyasını ve trafik durumunu ortalama hız ve eğim profillerine bağlı olarak bölgenin kendine özgü sürüş karakteristiğini yansıtmayı hedefleyen bir sürüş çevrimi oluşturmayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This study aims to develop a driving cycle based on real-world driving data using the Markov chain Monte Carlo method, in order to reflect the region-specific driving characteristics of heavy-duty vehicles according to average speed and road gradient profiles, while considering regional road topography and traffic conditions. The goal is to enable the most accurate simulation-based analysis of fuel consumption and fuel emissions of heavy-duty vehicles, in response to the increasing energy consumption and emission problems of the global transportation sector.

Benzer Tezler

  1. Bir rüzgâr türbini kanadının güvenilirliğinin Markov zinciri Monte Carlo tabanlı kuyruk modelleme yöntemiyle tahmini

    Reliability prediction of a wind turbine's blade with Markov Chain Monte Carlo Based tail modeling

    GAMZE BAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDEM ACAR

  2. Statistical inference for some distributions based on record values

    Rekor değerler kullanılarak bazı dağılımlar için istatistiksel çıkarım

    FATİH KIZILASLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İstatistikGebze Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. COŞKUN YAKAR

    DOÇ. DR. MUSTAFA NADAR

  3. Bırnbaum-saunders dağılımının parametrelerinin Bayesci yöntemle tahmini

    Parameter estimation of the birnbaum-saunders distribution by Bayesian method

    SAMET KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN KÖKSAL BABACAN

  4. Ters Weibull dağılım parametrelerinin Bayesci yöntemle tahmini

    Parameter estimation of the inverse Weibull distribution by Bayesian method

    İDİL BÜŞRA KUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN KÖKSAL BABACAN

  5. Bayesyen multinominal lojistik regresyon ile işletmelerin finansal başarısızlığının değerlendirilmesi: İmalat sanayi uygulaması

    Evaluation of financial failure of firms with bayesian multinominal logistic regression analysis: An application of manufacturing sector

    NİMET MELİS ESENYEL İÇEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN YOLSAL