Geri Dön

Yelkenli teknelerin IRM sınıfında yapay sinir ağları ile performans optimizasyonu

Performance optimization of IRM class sailboats with artificial neural networks

  1. Tez No: 292291
  2. Yazar: ELİF YILDIRIM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA İNSEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Gemi Mühendisliği, Marine Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Gemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

Bu çalışmada, seçilen bir yelkenli tekneden yola çıkılarak, tekne ve yelkenli yarış performansı için önemli bazı parametreler seçilmiştir. Seçilen parametrelerin değiştirilmesi ile çok sayıda tekne türetilmiştir. Bu farklı teknelerin performansları hesaplanmış ve farklı rüzgârlardaki tekne hızlarını tek değer üzerinden yorumlayabilmek için performans indeksi PI oluşturulmuştur.Yelkenli yarışlarında tüm teknelerin eşit seviyede yarışmaları adına çeşitli sistemler oluşturulmuştur. Bu sisteme göre yarışacak teknelerin belirli değerleri ölçülerek organizasyonu yapan kurum tarafından belirlenen hesaplama sonucunda her tekneye bir derece verilir. Böylece tekne performansından çok, yarış ekibinin performansının yarışı kazanması amaçlanır. Yüksek performanslı tekne, diğer teknelerin seviyesine getirilmeye çalışılır ki adil bir yarış yapılabilsin. Bu çalışmada kullanılan değerlendirme sistemi IRM'dir. Örnek tekneden yola çıkılarak üretilen her bir tekne için (150 adet) IRM dereceleri hesaplanmıştır.Bu çalışmada amaç IRM sınıfında yarışacak en iyi tekneyi, yani en yüksek PI/IRM değerine sahip tekneyi bulmaktır. Tekne dizaynı uzun ve karışık bir süreç olduğundan bu çalışmada optimum tekneye ulaşmak için farklı bir yöntem olarak yapay sinir ağları kullanılmıştır. Oluşturulan ağ üzerinde genetik algoritma yöntemi ile optimizasyon yapılarak optimum tekneye (maksimum PI/IRM oranına sahip tekne) ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, different parameters of a chosen sailboat are changed in different variations, in order to check their affects on the performance. Produced 150 new boats? performance predictions are calculated. In addition, the calculated results are indicated with an index called PI.Sailboats races? organizers have established rating systems in order to make possible to race between very different boats in fair conditions. In these rating systems first, some parameters of the boat are measured by the organization. The measured parameters are applied to a calculation system, which is produced by the organizer committees. Finally, sailboat is given a rating by the authority to attend in that class races. The aim is this procedure is to make all boats equal, in order to achieve the most important thing at the race; team working and their enthusiasm. IRM rating class is used in this dissertation. Produced sailboats IRM degrees are calculated.Since sailboat design is considered a long and complicated period, a different path is followed in this dissertation in order to reach the optimum boat. An artificial neural network is created from the generated boat parameters and genetic algorithm optimization is performed on the created artificial neural network to find the optimum (maximized PI/IRM result) sailboat.

Benzer Tezler

  1. 40-foot bir yelkenli teknenin deneysel analizi

    Experimental analysis of 40-foot sailing yacht

    BORA KİPER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU

  2. Yelkenli tekneklerde direnç deneyleri

    Başlık çevirisi yok

    ŞEBNEM DAYI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. MUSTAFA İNSEL

  3. Designing a series of sailing yachts by means of traditional gulet forms

    Geleneksel gulet formundan yararlanarak bir yelkenli serisinin dizaynı

    SİNAN SONGÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Gemi MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKDENİZ NEŞER

  4. 10 metre boyunda yarış/gezi sınıfı yelkenli yatların formunun prizmatik katsayıya göre belirlenmesi

    Defining 10 meter racing/cruising class sailing yacht's canoe body according to the prismatic coefficient

    YÜCE MERT KÖSEOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDİ KÜKNER

  5. Investigation of scale effects in sailing yacht hydrodynamic testing

    Yelkenli tekne hidrodinamik deneylerinde ölçek etkilerinin incelenmesi

    AHMET ZIYA SAYDAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA İNSEL