Kaynak dağılımının kestirilmesini amaçlayan ters ısı geçişi probleminin çözümüne yapay sinir ağları ile yaklaşım
Inverse heat transfer problem of estimating heat source distrubution via artificial neural networks
- Tez No: 142588
- Danışmanlar: PROF. DR. MELİH GEÇKİNLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Nükleer Mühendislik, Nuclear Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Nükleer Enerji Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
KAYNAK DAĞILIMININ KESTİRİLMESİNİ AMAÇLAYAN TERS ISI GEÇİŞİ PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜNE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE YAKLAŞIM ÖZET Ters ısı geçiş problemleri -ki amprik olarak bulunan bağımlı değişkenlerin hangi standart probleme ait olduğu sorusuna cevap arar -alışılmamış derecede kötü koşullu problemler sınıfına dahildir. Bu çalışmada bilinmeyen ısı kaynağı şiddeti dağılımının kestirimi problemi üzerinde durulmuştur. Konuyu dağıtmamak amacıyla doğrudan problem için analitik çözümü olan basit bir geometri seçilmiştir. Termofıziksel özelikleri uniform olan kare şeklindeki bölge, kaynak şiddeti dağılımım ifade etmek üzere 3x3' lük görüntü elemanlarına ayrılmıştır. Karenin her bir kenarına 3. tür homojen sınır koşulu uygulanmıştır. Doğrudan problem, bir Green fonksiyonu yardımıyla çözülmüştür. Green fonksiyonu, ilgili Sturm-Liouville özdeğer probleminin özfonksiyonları yardımıyla yakınsayan bir seriye açılmıştır. Sınırdaki sıcaklık değerleri eşit aralıklarla 16 noktada hesaplanmıştır. Sonuçlar bir duyarlılık matrisi şekline dönüştürülmüştür ve verilen herhangi bir kaynak şiddeti dağılımı için süperpozisyon ilkesi gereğince yeni sıcaklık değerleri kolaylıkla hesaplanabilir. Bundan sonra ters problem 9 bilinmeyenli 16 denklem takımının en küçük kareler anlamında çözümüne dönüşmüş olur. Sınır sıcaklık değerleri doğru verildiği zaman çözüm kolaylıkla bulunur. Ancak, ölçümlere standart sapması %1 kadar küçük bir gürültü ilave edildiği zaman bile çok hatalı sonuçlar elde edilir. Bundan sonra %5' lik standart sapması olan gelişigüzel gürültü ilave edilerek hazırlanan eğitim seti ile bir yapay sinir ağı eğitilmiştir. Burada kararlılık için duyarlılıktan bir miktar feragat edilmektedir. Yapay sinir ağlarının kendinden sahip olduğu bu regülarizasyon yapabilme özelliğinden yararlanarak kabul edilebilir duyarlığı olan kararlı sonuçlar elde edilmiştir. Sınırla temas eden elemanlar merkezdeki elemanı ciddi boyutlarda gölgelemektedir.
Özet (Çeviri)
INVERSE HEAT TRANSFER PROBLEM OF ESTIMATING HEAT SOURCE DISTRIBUTION VIA ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS SUMMARY In general the concept of inverse heat transfer problem where the question raised is given the emprical solution what the standard problem was, is dangereously flawed because it belongs to a class of unusually ill-posed problems. In this work a case of inverse heat transfer problem with respect to an unknown internal heat source intensity distribution is studied. In order to focus our attention on the inverse problem, a simple geometry is chosen for the direct problem for which simple analytical solutions exist. A square region of uniform thermophysical properties is divided into a raster of 3x3 pixels to represent the heat source intensity distribution. Homogeneous boundary conditions of the third kind are applied to the all four sides of the square. The direct problem is solved with the help of a Green's function which is expanded into a fast- converging series in terms of the eigenfunctions of the related Sturm-Liouville eigenvale problem. At 16 equally spaced measuring points the boundary temperatures are calculated. The results are cast into a sensitivity matrix form, which allows for the calculation of surface temperatures for any source intensity distribution by the superposition principle. Then the inverse problem is posed as the solution of 16 equations with 9 unknowns, in the mean squre sense. The solution exists when the temperature measurements are exact. Trouble begins when the measurements are corrupted with a small magnitude noise. The analytical solution is intolerant to noise levels of even as low as 1% standard deviation. Then an artificial neural network is trained and validated with measurements tinted with a noise level of 5% standard deviation. Accuracy is compromised for the sake of well- behaved solutions. The implicit regularization property of the artifical neural networks help us achieve reasonably stable results associated with compromised accuracy. Peripheral elements adjacent to the boundary seriously shadow the inner pixel. XI
Benzer Tezler
- Bir ilaç fabrikasında personel gereksinmesinin belirmesi seçilmesi ve elde tutulmasına yönelik bir uygulama çalışması
Başlık çevirisi yok
EMİNE BOZBAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRAY KAYNAK
- Plazma arkı eldesi ve yüzey bölgesi modifikasyonunda kullanılabilirliği
Başlık çevirisi yok
ÖZKAN ÖZİPEKLİLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİM DEMİRCİ
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN
- Input-output modeling for Ankara water supply system
Ankara su temini sistemi için girdi-çıktı modellemesi
MEHMET GÜRSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN ALTINBİLEK
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM