Çözüm ağı üretimi ve bu ağlara kuvvet etkisi analizinde yapay sinir ağı kullanımı
Mesh generation and the use of artificial neural networks for analysing force effect on the mesh
- Tez No: 134805
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ARSLAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çözüm ağı üretimi, sonlu elemanlar yöntemi, yapay sinir ağı. IX, Mesh generation, finite element method, neural networks
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
ÖZET Doktora Tezi ÇÖZÜM AĞLARI ÜRETİMİ VE BU AĞLARA KUVVET ETKİSİ ANALİZİNDE YAPAY SİNİR AĞI KULLANIMI Ahmet ÇINAR Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2003, Sayfa: 83 Nesnelere kuvvet etki ettiğinde meydana gelen değişikliklerin (deformasyon) ortaya konmasında iki türlü yaklaşım yapılmaktadır. Birincisi, nesnenin belli bir ölçekteki modelini yaparak üzerinde analiz işlemini gerçekleştirmektir. İkincisi ise, nesneyi bilgisayar ortamında model ley ip analiz aşamasında belirli yaklaşımlar yapmaktır. Her zaman için nesnenin ölçekli bir protopini yapmak mümkün değildir ve çoğu durumda daha fazla zaman ve maliyet gerektirir. Bu sebepten nesnenin bilgisayar ortamında modellenmesi ve analiz için uygun veriler hazırlanması pratik ve etkili bir yöntemdir. Ancak bilgisayar ortamında yapılan analiz işlemi bile kullanılan yaklaşımların diferansiyel denkleminin çözümünü gerektirmesi, hızlı ve etkili bir şekilde nesne üzerindeki değişikliğin ortaya çıkarılmasında zaman kaybına neden olmaktadır. Bu tez çalışmasında, bilgisayar ortamında iki ve üç boyutta modellenmiş olan nesneler üzerine kuvvet etki ettiğinde, etki eden bu kuvvetlerin analizi için yapay sinir ağlarını kullanan bir yöntem sunulmuştur. Bilindiği gibi eğitilmiş bir yapay sinir ağı çoğu zaman belirli bir denklemin çözümü için harcanan zamandan daha kısa sürede sonuca gidebilmektedir. Bu amaç için nesnelerin iki ve üç boyutlu uzayda sonlu eleman analizine uygun olacak şekilde çözüm ağı oluşturulmuştur. Oluşturulan bu ağlara kuvvet analizi işleminde sonlu eleman yönteminden yararlanılmıştır. Sonlu eleman verileri yapay sinir ağının eğitim bilgisi olarak değerlendirilmiştir. Böylece aynı nesneye farklı büyüklükte kuvvet etki ettiğinde tekrar sonlu eleman analiz yapmadan eğitilmiş yapay sinir ağı yardımıyla sonuç alınmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PhD Thesis MESH GENERATION AND THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR ANALYSING FORCE EFFECT ON THE MESH Ahmet ÇINAR Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical an Electronics Engineering 2003, Page:83 There are two methods in analysing the changes to be existed when the forces was effected to objects. First, it is to model on a particular scale of the object and to analysis by the means of the proposed model. Second, it is to model the object in computer environment and to employ some approaches in analysis. It is not always possible to make a prototype of the object and it often needs more time and cost. For this reason, modelling the object in computer environment and preparing the appropriate data for analysis are the effective methods. However, in the process of analysis realised on a computer, since the employed approaches require the solution of differential equations, the wasting time occurs in finding effectively and efficiently the changes on a object. In this thesis, a novel method employing artificial neural networks is proposed for analysing the effecting forces on the generated objects. As known, supervised artificial neural network finds the result in a shorter time than that of solution of certain differential equation. For this purpose, the mesh suitable for analysis of finite element method in 2D and 3D object is generated. The finite element method is employed in analysing of the force effect. The finite element data are evaluated as training knowledge of artificial neural networks. Thus, the result is obtained by supervised artificial neural network without reanalysing the finite element in case a distinct force was effected to same objects.
Benzer Tezler
- Coriolis tipi kütlesel debimetrelerde basınç kaybının modellenmesi
Modelling pressure loss of coriolis type flowmeter
ATA EFEKAN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU
- A novel gripper design based on series elastic actuator for object recognition and manipulation
Nesne tanıma ve manipülasyon için seri elastik eyleyici çalışma prensibine dayanan yeni bir uç eyleyici tasarımı
OZAN KAYA
Doktora
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- A numerical investigation into the effect of the vertical tapered winglets on fully-submerged hydofoils
Dikey kanatçıkların tamamen batmış sualtı kanatlarına etkilerinin sayısal yöntemle incelenmesi
ARAS ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ORAL ÜNAL
- İki boyutlu yapısal olmayan ağların adaptasyonu
Adaptive remeshing on two dimensional unstructured meshes
SERDAR DİLAVER
- Francis turbine design and optimization by using CFD
HAD analizleri yardımı ile francis türbin tasarımı ve optimizasyonu
BERK CAN DUVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HABİL METE ŞEN
PROF. DR. ERKAN AYDER