Genetik programlama ile akışkan kontrolü tahmini
Estimating flow control with genetic programming
- Tez No: 244729
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. A. MURAT ÖZBAYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Akışkanlar mekaniği, adından da anlaşılabileceği gibi, akışkan maddelerin dengesini(durgun akışkanlar) ve hareketteki akışkanların özelliklerini inceleyen bir bilim alanıdır. Akışkanlar mekaniğindeki temel problemlerden biri boru içinde akan sıvının basınç düşümünü hesaplamaktır. Bunun için Navier-Strokes denklemlerinden yararlanılır. Basınç düşümü hesabına göre seçilen doğru parametreler, imalat süresini ve doğrudan maliyeti etkilemektedir.Genetik programlama, Darvin'in evrim teorisi temel alınarak bilgisayarların sonucu otomatik olarak keşfetmesini sağlayan bir tekniktir. Genetik programlama, ele alınan problemin yapı taşlarından oluşturulan muhtemel ilkel çözüm tarzlarının belli bir uyum kriterine göre evrilerek mükemmelleşmesini amaçlayan bir evrimsel algoritma olarak da tanımlanabilir.İlgili malzeme ve ortam koşullarına göre elde edilen gerçek basınç düşümü verilerinden öğrenme ve doğrulama veri setleri düzenlenmiştir. Basınç düşümü tahmini problemi için farklı genetik işlemci değerleri ile farklı deneyler yapılmış ve geliştirilen modeller ışığından %70 başarım değerinde bir basınç düşümü tahmini modeli elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, GP yaklaşımının başarılı modeller ürettiği göstermiştir. Modellerin başarısını onaylamak için Matlab CFD simülasyonu hazırlanmış ve GP modelinden çıkan sonuçlar simülasyon değerleriyle ve gerçek veri değerleriyle karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda GP'nin gerçeğe yakın sonuçlar ürettiği ve geliştirmeye açık bir modelleme olduğu için iyileştirmelerle daha büyük başarım oranlarına sahip sonuçlar vereceği ispatlanmıştır.GP kullanılarak farklı malzeme ve ortam koşullarına göre modellerin geliştirilmesi basınç düşümü problemine ve maliyetine önemli katkı sağlayacaktır. Modelleme için hazırlanan GP yazılımı mühendislik alanında cevabın bilindiği fakat sorunun bilinmediği ters problemlere kolaylıkla uygulama şansına sahiptir.
Özet (Çeviri)
Fluid mechanics is a field of science that studies the balance of fluids (static fluids) and characteristics of moving fluids, and thus the name. One of the primary problems in fluid dynamics is the calculation of the pressure gradient of a fluid that flows through a pipe. Navier Strokes equations are used for this. Correct parameters that are chosen according to pressure gradient calculations affect the time of manufacturing and cost.Genetic programming is a technique based on Darwin?s theory of evolution that lets computers find a solution automatically. Genetic programming can also be described as an evolutionary algorithm that provides for the perfection of possible primitive solutions derived from the basics of the problem at hand.Learning and verification data sets have been arranged using real pressure gradient data based on specific materials and environments. Various experiments have been conducted for various genetic processor values for the pressure gradient estimation problem, and a pressure gradient estimation model with a 70% success has been devised. The results obtained show that the genetic programming approach produces successful models. Matlab CFD simulation has been prepared to confirm the success of the models and the results from the genetic programming model have been compared to the simulation results and actual data. As a result of comparison, genetic programming has proved to produce values that are close to actual values and since it is prone to development, will yield better results with some improvements.The devising of models based on various materials and environments using genetic programming will greatly contribute to the pressure gradient problems and the costs. The genetic programming software prepared for modeling can be easily adapted to reverse problems for which the answer is known, but the problem isn?t.
Benzer Tezler
- Dictionary-based effective and efficient Turkish lemmatizer
Sözlük tabanlı etkin ve verimli Türkçe gövdeleyici
MERT CİVRİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
- Genetik algoritma ile gövde borulu ısı değiştiricisi optimal tasarımı
Optimal design of shell and tube heat exchanger using genetic algorithm
SERDAR ÇOLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜMİT KURŞUN
- Atık ısı ile çalışan absorbsiyonlu sistemlerin modellemesi, ekserji analizi ve optimizasyonu
Optimisation and exergy analysis, modeling of absorption systems operating by waste heat
ARZU ŞENCAN
Doktora
Türkçe
2004
Makine MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ALİ KEMAL YAKUT
- Genetik programlama ile öncelik kuralları ve çizelgeleme algoritmalarının keşfi
Discovering priority rules and scheduling algorithms using genetic programming
METE ALİKALFA
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU
- Genetik programlama ile birim-testlerinden go kodunun ilk taslağının üretimi
Producing first drafts of go code from unit-tests with genetic programming
UFUKTAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA GÜNDÜÇ