Geri Dön

Application of neural networks to digital computer control of nuclear reactors

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 15742
  2. Yazar: TURAP TAŞOĞLU
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. LEVENT AKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1991
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

ÖZET Bu çalışma, nükleer reaktörlerin sayısal bilgisayar denetimi sorununa bir yaklaşım olarak nöron ağları uygulamasını inceler. Nöron ağları yaklaşımını kullanmaktaki gerekçe, nükleer reaktör sistemi için detaylı bir matematiksel model gereksinimini ortadan kaldırmaktır. Bu çalışmada, doğrusal olmayan nükleer reaktör sisteminin güç çıktısını denetlemeyi nöron ağının nasıl öğrendiği gösterilmektedir. Doğrusal olmayan nükleer reaktör modelinin dinamik özelliklerini tanımlayan diferansiyel denklem kümesinden, denetleyici nöron ağının eğitimi ve hata oranının ölçümü için gerekli girdi verilerinin elde edilmesinde yararlanılır. Bu bağlamda, elde edilen girdi verileri, nöron ağları uygulamaları için geliştirilen kullanıcı arabirimiyle denetleyici nöron ağının eğitiminde kullanılır. Sayısal benzeşim kullanılarak, nöron ağı yapısının denetim dizgesi üzerindeki etkisi gözlenmiştir. Bu gözlem, saklı katman sayısını, saklı katmandaki nöron sayısını değiştirerek yapılmıştır. Nöron ağının eğitiminde, farklı eğitim kümeleri ile farklı sayıda örnek veriler kullanılmıştır. Ağır yük izleme konumunda, onaylanır denetim dizgesinin elde edilebilir olduğu, ve denetleyicinin daha gerçekçi durumlarda gerekli yeterliliği olduğu görülmüştür. Gürültü olduğu durumlarda da, denetleyicinin yavaş yavaş yeterliliğini yitirdiği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT In this study, the application of neural networks to digital computer control of nuclear reactors was investigated. The purpose of using the neural network approach is to alleviate the requirement for a detailed mathematical model of the nuclear reactor system. In this work, it is shown how a neural network can learn to control the power of the nuclear reactor system, which is a nonlinear dynamic system. The set of differential equations, which represent the dynamic characteristics of the nonlinear nuclear reactor model are utilized to obtain a set of input tuples to train and test the controller, which is actually a neural network assumed to be controlling the power output of the given nuclear reactor. In this respect, the obtained input tuples are used to train the neural network in the user interface developed for the purpose of neural network applications. Using numerical simulation, the effect of the architecture of the neural network on the final control is investigated. This was accomplished by varying the number of hidden layers and the number of nodes in the hidden layers. Several training sets with different number of tuples were used for training. It was seen that an acceptable control in a tight load following mode was attainable, and that the controller has a satisfactory performance in more realistic situations. It was also observed that in the presence of noise the controller degrades gracefully.

Benzer Tezler

  1. Büyük zaman sabitlerinin elde edilmesi ve düşük frekanslı devrelerde kullanılması

    Achieving large time constants and using in low frequency filters

    PINAR TERECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TOKER

  2. Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları

    Cellular neural networks and applications

    SEVİLAY ÖZDEMİR

  3. Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi

    Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm

    FİLİZ YOSMA TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  4. Derin öğrenme yöntemleri kullanarak dijital deliller üzerinde adli bilişim incelemesi

    Başlık çevirisi yok

    SERKAN KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Adli Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA

  5. Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma

    Optical character recognition with artificial neural network

    MURATCAN UZTEMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER