Geri Dön

Tasarım optimizasyon problemlerinin çözümü için çok amaçlı arama tabanlı bir sistemin geliştirilmesi

Development of a multi objective search based system for solving of design optimization problems

  1. Tez No: 183816
  2. Yazar: ALİ RIZA YILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. FERRUH ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

ÖZETÜrün maliyetlerin yüksek olması nedeniyle rekabet etmede zorluklarlakarşılaşılması, endüstriyel işletmeleri kısa sürede, düşük maliyetli yüksek kaliteli vegüvenilir ürünler üretmeye yönlendirmiş ve bu amaca ulaşabilmek için optimizasyonyöntemleri geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemler başlangıçta gereksinimlerikarşılamasına rağmen karmaşık yapıdaki problemlerle karşılaşıldığında bu tekniklerinyetersiz kalması yeni yöntemlerin geliştirilmesini zorunluluk haline getirmiştir.1980'li yıllardan itibaren araştırmacılar optimum noktaya daha hızlı ve dahadoğru bir şekilde ulaşmada doğada mevcut canlı yaşam, beslenme ve üremefelsefelerinden yararlanmaya başlamışlardır. Genetik algoritmalar son yıllarda yaygınolarak kullanılan doğadan esinlenen yöntemlerden birisidir.Bu tez çalışmasının amacı mevcut yöntemler incelenerek bir yöntemineksikliğini o yönü üstün olan diğer bir yöntemle giderme ve mevcut yöntemlerin üstünözelliklerini kullanmaya dayanan bütünleşik tasarım optimizasyon yöntemigeliştirmektir.Bu tez kapsamında kısıt içeren problemlerin ve çok amaçlı test ve mühendislikproblemlerinin çözülmesi ile taşıt elemanlarının optimum tasarlanması için evrimteorisine dayanan genetik algoritmalar ile Japon mühendis Genichi Taguchi'nin robustdesign yaklaşımı entegre edilerek yeni bir bütünleşik (hybrid) optimizasyon metodugeliştirilmiş ve geliştirilen yöntemi doğrulamak için literatürde bulunan tek amaçlı veçok amaçlı test ve mühendislik optimizasyon problemleri çözülmüş ve geliştirilenyöntem üç adet taşıt elemanının çok amaçlı optimum tasarımı çalışmasınauygulanmıştır.Önerilen yöntem ile bulunan sonuçların şu ana kadar literatürde geliştirilenyöntemler ile bulunan sonuçlardan daha iyi olması bu tez kapsamında geliştirilen yeniyöntemin doğruluğunu kanıtlamaktadır.Kelimeler: Optimizasyon, Çok amaçlı optimizasyon, TaşıtAnahtarelemanlarının optimizasyonu, Genetic algoritmalar, Taguchi metodu, Emin tasarım,Hibrid yöntem

Özet (Çeviri)

ABSTRACTThe facing of the difficulties due to high product costs at competition forcedindustrial institutions to produce low-priced, high quality and reliable products in a shorttime and various methods are developed as a solution. Although these developedmethods were not able to meet the needs at first, insufficiency of these techniques whenit is met with complex structure problems, made it obligatory to develop new methods.Since 1980 the researcher have been using living and eating and reproductionprocesses of living to reach to optimum results. The second stage in developingprocesses of optimization is methods which use natural process as genetic algorithms, toreach optimum results.The last stage in optimization process is hybrid methods which are integradetwo or more methods.In this study, a new hybrid method is proposed to solve single and multiobjective test problems and to design vehicle elements which have optimum properties.The proposed new hybrid method based on genetic algorithms and Taguchi?s robustdesign approach.According to the proposed method, It was thought that optimum results couldbe achieved by the use of levels and level intervals of the design parameters that wereobtained as a result of developted single response taguchi approach while formingstarting population in genetic algorithms.Since the results which were found with proposed method are better than theresults which were found in literature the proposed method can use to solve single andmulti-objective optimization problems.Keywords : Optimization, Multi-objective optimization, Optimization ofvehicle elements, Genetic algorithms, Taguchi method, Robust Design, Hybrid method

Benzer Tezler

  1. Multi-objective optimization based fractional order PID controller design

    Çok amaçlı optimizasyon tabanlı kesirli mertebeden PID kontrolörün tasarımı

    EDA BUDAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. MÜJDE GÜZELKAYA

  2. Girdap arama ve yapay alg algoritmalarının çok amaçlı optimizasyon problemlerine uyarlanması

    Adaptation of vortex search and artificial algae algorithms for multiobjective optimization problems

    AHMET ÖZKIŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BABALIK

  3. Bilgisayar destekli yapısal ve şekil optimizasyonu için algoritma geliştirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    İDRİS KAREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FERRUH ÖZTÜRK

  4. Belirlenmiş mühendislik problemlerinin tasarımı, modellenmesi ve optimizasyonu için çoklu-stokastik nonlineer nöro-regresyon analizi ve geleneksel olmayan arama algoritmaları tabanlı yeni bir sistematik yaklaşım

    A new systematic approach for design, modeling and optimization of the engineering problems based on stochastic multiple-nonlinear neuro-regression analysis and non traditional search algorithms

    MELİH SAVRAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT AYDIN

  5. Fleet planning and network optimization in supply chains under uncertain environments

    Tedarik zincirlerinde belirsizlik altında filo planlama ve ağ optimizasyonu

    KEMAL SUBULAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU