Modelling and control of bioprocesses by using artificial neural networks and hybrid model
Biyolojik sistemlerin yapay sinir ağları ve hibrit model kullanılarak modellenmesi ve kontrolü
- Tez No: 183677
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AYŞEGÜL BATIGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Adı-Soyadı: Ömer Sinan GENÇOkul: zmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüAnabilim Dalı: Kimya Mühendisli iProgramı: Kimya Mühendisli i (Yüksek Lisans)Tez Ba lı ı: Biyolojik Sistemlerin Yapay Sinir A ları ve Hibrit ModelKullanılarak Modellenmesi ve KontrolüÖZETBu çalı manın amacı biyoproseslerin yapay sinir a ları ve hibrit modelteknikleri ile modellenmesi ve kontrolüdür. Modeleme tekniklerinin incelenmesi içinethanolün Saccharomyces Cerevisiae ve Zymomonas mobilis organizmaları ile glukonikasidin Pseudomonas ovalis organizması ile fermentasyonunu içeren proseslerseçilmi tir. Seçilen bu proseslerin model denklemleri literatürden elde edilmi ve budenklemlerin nümerik cözümleri Matlab'in ODE fonksiyonu kullanılarakhesaplanm tır. Nümerik sonuçların bir kısmı yapay sinir a larının ö renme kısmındakullanılmı tır.Hibrit modelleme tekni inde, literatürden elde edilen model denklemler lineerhale getirilmi ve hidrit modeli olu turmak için bu lineer denklemlerin çözümlerinümerik sonuçlardan çıkarılmı tır. Elde edilen bu sonuçlar sistemin lineer olmayankısmı olarak ele alınmı ve bu kısım yapay sinir a ları ile modellenmi tir. Sinir a larıkullanılarak elde edilen bu sonuçlar lineer sonuçlarla birle tirilmi ve prosesin hibritmodeli elde edilmi tir. Daha sonra hibrit model sonuçları ve sinir a ları ile yapılanmodellemenin sonuçları kar ıla tırılmı tır. Bazı uygulamalarda hibrit model, yapaysinir a modeline kıyasla daha iyi sonuçlar vermi tir. Ancak bütün uygulamalardagörülmü tür ki, hibrit model için gerekli olan ö renme zamanı tüm sistemin sinir a ıile modellenmesi için gerekli olandan çok daha azdır. Ayrıca, hibrit modelin fizikselko ullara uygun davrandı ı öte yandan da yapay sinir a modellerin bazen anlamsızsonuçlar verdi i görülmü tür.Kontrol uygulamaları kısmında, bioproseslerin optimizasyonugerçekle tirmek üzere kullanılacak bir hibrit model algoritması geli tirilmi tir. Buoptimizasyon algoritmasının gösterilmesi için bir fermentasyon prosesi seçilmi vemodelin uygulanma ekli anlatılmı tır.
Özet (Çeviri)
Name: Ömer Sinan GENÇSchool: zmir Institute of TechnologyDepartment: Chemical EngineeringMajor: Chemical Engineering (Master)Title of Thesis: Modelling and Control of Bioprocesses by Using ArtificialNeural Networks and Hybrid ModelABSTRACTThe aim of this study is modeling and control of bioprocesses by using neuralnetworks and hybrid model techniques. To investigate the modeling techniques,ethanol fermentation with Saccharomyces Cerevisiae and recombinant Zymomonasmobilis and finally gluconic acid fermentation with Pseudomonas ovalis processes arechosen. Model equations of these applications are obtained from literature. Numericsolutions are done in Matlab by using ODE solver. For neural network modeling apart of the numerical data is used for training of the network.In hybrid modeling technique, model equations which are obtained fromliterature are first linearized then to constitute the hybrid model linearized solutionresults are subtracted from numerical results and obtained values are taken asnonlinear part of the process. This nonlinear part is then solved by neural networksand the results of the neural networks are summed with the linearized solutionresults. This summation results constitute the hybrid model of the process. Hybridand neural network models are compared. In some of the applications hybrid modelgives slightly better results than the neural network model. But in all of theapplications, required training time is much more less for hybrid model techniques.Also, it is observed that hybrid model obeys the physical constraints but neuralnetwork model solutions sometimes give meaningless outputs.In control application, a method is demonstrated for optimization of abioprocess by using hybrid model with neural network structure. To demonstrate theoptimization technique, a well known fermentation process is chosen from theliterature.
Benzer Tezler
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- The Effect of government price support on wheat farming and wheat marketing in Turkey
Başlık çevirisi yok
GÜNEŞ GÜLSEN ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
EkonomiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ
- 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
- An Experimental and analytical investigation of cam follower jump phenomenon
Başlık çevirisi yok
ŞÖLEN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN