Geri Dön

Konteyner terminal modellemesi

Container terminal modelling

  1. Tez No: 312192
  2. Yazar: HALİL CAN ERYAŞAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ESİN ÖZKAN ÇEVİK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

Bu çalışmada, liman planlaması ve tasarımda etkili olan rıhtım kullanım oranları incelenmiştir. Rıhtım kullanım oranları, geleneksel analitik yöntemler yerine yapay sinir ağları yöntemiyle modellemeyle tespit edilmiştir.Modelleme çalışmasında, İzmir Alsancak Limanı Konteyner Terminali 2006 yılına ait veriler kullanılmıştır. Bu yıl içerisinde konteyner rıhtımlarında elleçleme yapan gemiler; boylarına, yanaşma yerini işgal ettikleri süreye göre sınıflandırılmışlardır. Gemilerin boyları, işgal süreleri ve rıhtım boyu girdi verileri olarak, bu değerlere karşılık gelen rıhtım kullanım oranları ise hedef verileri olarak yapay sinir ağları modeline tanıtılmıştır. Yapay sinir ağları modeli eldeki bu değerler ile herhangi bir kabul yapmadan eğitilmiş ve test edilmiştir. Model sonuçları İzmir Alsancak Limanı Konteyner Terminali gerçek değerleri ile kıyaslanarak kontrol edilmişlerdir.Gemi boyu, geminin işgal süresi ve rıhtım boyu arasında rassal bir model kurularak, rıhtım kullanım oranı başarılı bir şekilde bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

This study presents the analysis of berth occupancy ratios which have a significant effect in port planning and design. Berth occupancy ratios were determined by Artifical Neural Networks method, instead of conventional analytical methods.The data from İzmir Alsancak Container Terminal for the year 2006 were used in modelling. The ships were analyzed depending on their lengths, berth service times. The lengths, service times of the ships and quay length were introduced to the Artificial Neural Networks model as input data, where the relevant berth occupancy ratios were introduced as target data. Artificial Neural Networks were trained and tested with these data, without any further assumptions. The results of the model were compared with the actual data from İzmir Alsancak Container Terminal.The berth occupany ratios were succesfully determined by using a random modelling that is associated to the ship length, service time and quay length.

Benzer Tezler

  1. Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

    Analysis of container port operations using machine learning methods

    ÜSTÜN ATAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU

    PROF. DR. TOLGA KAYA

  2. A computer simulation model to determine the productivity of an investment on a container terminal

    Konteyner terminline yapılacak optimum yatırımın seçiminde bilgisayar similasyon modellemesinin kullanımı

    HAYDAR MÜCAHİT ŞİŞLİOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    DenizcilikPiri Reis Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN ÖZKAYNAK

  3. Mathematical models for maritime terminal operations

    Kıyı terminali operasyonları için matematiksel modeller

    CELAL ÖZGÜR ÜNSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYDA OĞUZ

  4. İntermodal yük taşımacılığında mod seçim kararının konjoint analizi ile modellenmesi

    Using conjoint analysis to model intermodal freight transport mode preferences

    GÜLDEM TOPÇU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEYDA SERDAR ASAN

  5. Sıvı dökme yük terminallerinde elleçleme verimliliğinin iyileştirilmesi

    Improving handling efficiency in liquid bulk terminals

    EREN SALİHOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ