Geri Dön

Genetik algoritma ile mikrokanal ısı kuyusu en iyileme

Optimization of microchannel heat sink by genetic algorithm

  1. Tez No: 333081
  2. Yazar: ÖMER ÇAKIR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ BAYTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enerji Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Bu tez çalışmasında tasarım parametrelerinin mikrokanal ısı kuyusu performansına olan etkileri incelenerek bir en iyileme çalışması yapılmıştır. Yapılan teorik çalışmada görülmüştür ki, diğer tasarım parametrelerinin yanında kanal sayısı ve kanat genişliğinin kanal genişliğine oranı değeri performansta baskın etkiye sahip olmaktadır. Mikrokanal performans en iyileme problemi çok değişkenli ve lineer olmayan tasarım kısıtlarına sahip bir problemdir. Bu tip problemlerde gösterdiği başarı sebebiyle en iyileme algoritması olarak genetik algoritma kullanılmıştır. Çalışma sonucunda mikrokanal performans tahmini ve en iyilemesi yapabilen bir bilgisayar programı geliştirilmiştir. Geliştirilen program genetik algoritma ile en iyileme, mikrokanal performans tahmini ve mikrokanal performans en iyileme fonksiyonlarına sahiptir. Açık literatürden elde edilen kaynaklar ile programın sahip olduğu 3 fonksiyon da ayrı ayrı başarılı bir şekilde doğrulanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study microchannel heat sink thermal performance optimization is carried out. Examined the effect of microchannel heat sink design parameters on the thermal performance of microchannel heat sink, it is seen that for all the design parameters number of channels and ratio of fin thickness to channel width parameters have major effects on the total thermal resistance. Therefore, total resistance expressed as a function of number of channels and ratio of fin thickness to channel width parameters. This function (fitness function) has two variable and nonlinear constraints. Genetic algorithm appears most suitable optimization technique for this problem. Computer program called GMEP is developed. Program has three feature, which are; genetic algorithm, microchannel performance prediction and microchannel performance optimization. All of the features are verified successfully by open literature. Genetic algorithm is verified by three test function. Microchannel performance prediction code is verified by four different microchannel designs from literature. Similarly, microchannel performance optimization code is verified by three different microchannel optimization studies from literature.

Benzer Tezler

  1. Optimization of a heat sink with heterogeneous heat flux boundary condition

    Heterojen ısı akılı sınır koşullu soğutucu optimizasyonu

    EREN TURGUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALMILA GÜVENÇ YAZICIOĞLU

  2. Power system observability analysis and network planning with genetic algorithms

    Genetik algoritma ile güç sistem gözlemlenebilirlik çözümü ve ağ planlaması

    F.SİNAN USLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SEVAİOĞLU

  3. Genetik algoritma ile arama motorları için web site optimizasyonu

    Search engine optimization for websites with genetic algorithm

    FAHRETTİN HORASAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN TÜNCEL

  4. Genetik algoritma ile toplu ulaşım sistemi hareket çizelgesi optimizasyonu : Çanakkale örneği

    Optimization of the public transportation departure timetable with genetic algorithm: Çanakkale example

    TAYLAN ENGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNCAY CAN

  5. Genetik algoritma ile büyükbaş süt hayvanlarında süt verimi maksimizasyonu

    Genetic algorithm on dairy milk yield maximization

    FATİH AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞENOL ALTAN