Genetik algoritma yöntemiyle termoelektrik modüllerin optimizasyonu
Optimization of thermoelectric modules with the method of genetic algorithms
- Tez No: 287474
- Danışmanlar: PROF. DR. RAŞİT AHISKA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Teknik Eğitim, Electrical and Electronics Engineering, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Bu çalışmada, genetik algoritma yöntemi ile optimizasyon işlemini yaparak soğutma kapasitesi, meydana getirdiği sıcaklık farkı, performans katsayısı maksimum ve maliyeti düşük olan termoelektrik modülleri tasarlamak için 6 farklı program geliştirilmiştir. Bu programların yazılımları Java programlama dili ile NetBeans 7.6.1. ortamında yazılmıştır. Başlangıç popülasyonu olarak 300 adet termoelektrik modül seçilmiştir. Termoelektrik modülün sıcak yüzeyin sıcaklığıyla tanımlanan farklı çalışma rejimleri ve sabit ancak farklı hacimli modüller için modülde kullanılan yarıiletkenin miktarına, kollarının kol alanına, kol yüksekliğine, modüldeki boşlukların toplam hacmine ve kollardan geçen akıma göre modülün optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Optimizasyon sonucunda termoelektrik modülün parametrelerinden maksimum soğutma kapasitesi, performans katsayısı ve maliyetin optimum değerleri elde edilmiştir. Hazırlanan programın uygulaması Melcor firmasının üretmiş olduğu 36 adet termoelektrik modülün her biri için geometrik parametreleri dikkate alınarak yapılmış ve maksimum soğutma kapasiteleri bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar ile Melcor firmasının termoelektrik modülleri için öngördüğü soğutma kapasiteleri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırılma sonucunda Melcor firmasının üretmiş olduğu modüllerin soğutma kapasiteleri ile optimizasyon işlemi ile elde edilen sonuçların birbirlerine çok yakın olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this doctoral dissertation, 6 different programs have been developed by employing genetic algorithm method in order to design low-cost thermoelectric modules which maximize cooling capacity, heat difference and the coefficient of performance. The software of these programs has been developed by Java programming language in NetBeans 7.6.1. environment. The initial population selected in this study is 300 thermoelectric modules. Optimization of the module has been carried out depending on different operations regimes of thermoelectric module defined by the heat of the hot surface, the quantity of the semiconductor modules for constant but different volumes modules, the total volume of the space, the arm area, the arm height and the current passing through the arms. As a result of the process of optimization, the optimal values of TE module the coefficient of performance, maximum cooling capacity, and minimum cost have been obtained. The application of the program was performed taking into the geometric parameters for each of the 36 thermoelectric modules produced by Melcor Company and maximum cooling capacities were obtained. Results obtained have been compared with the cooling capacity projected by Melcor Company. The results of the comparison of the cooling capacity of modules produced by Melcor Company and results obtained by optimization have been found out to be very close.
Benzer Tezler
- Asenkron motor elektriksel eşdeğer devre parametrelerinin hibrid genetik algoritma yöntemiyle belirlenmesi
Determination of induction motor electrical equivalent parameters by using hybrid genetic algorithm
MÜMTAZ MUTLUER
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN BİLGİN
- Çerçeve taşıyıcı sistemlerin optimum tasarımı
Optimum design of carrier frame systems
GÜLAY YALÇİN BAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. SEDAT HAYALİOĞLU
- Turbofan motorlarının elitizmli genetik algoritma yöntemiyle optimizasyonu
Optimization of turbofan engines with elitizm-based genetic algorithm
ÖNDER TURAN
Doktora
Türkçe
2007
Havacılık MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET KARAKOÇ
- Genetik algoritma kullanılarak proje yönetimi kaynak dengeleme problemlerinin çözülmesi
Solving project management resource leveling problems using genetic algorithm
MERVE BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDAT SEMİH ÇAĞLAYAN
- Genetik algoritma ile tamsayı dereceli ve kesirli dereceli kontrolör tasarımı
Design of integer and fractional order controller with genetic algorithm
CEREN ARAÇLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜNEVVER MİNE ÖZYETKİN