Use of artificial intelligence systems in control and traffic flow guidance of the group elevators
Grup asansörlerin denetiminde ve trafik akışının yönlendirilmesinde akıllı sistemlerin kullanılması
- Tez No: 334697
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAMİT ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Günümüzde yüksek katlı binalarda çoklu asansörlerin devreye girmesi, kalabalık bina sakinlerinin en seri ve minimum enerji ile nasıl taşınabileceği problemini beraberinde getirmiştir. Grup Asansör Kontrol Sistemi, iki veya daha fazla sayıda asansör kabininin en uygun enerji, zaman ve talep dengesi gözetilerek sistematik olarak yönetilmesidir. Kabinin, katlardan gelen her bir çağrıya yanıt verirken bekleme zamanı, iniş-çıkış süreleri, enerji tüketimi, kullanıcı için kullanım kolaylığı vb. en ideal yönlendirme ile çalıştırılması amaçlanmıştır. Akıllı Sistemler, yukarıda bahsedilen parametrelerin en uygun değerlemelerini yapabilen esnek hesaplama yöntemi sunmaktadır. Mühendislik tasarım problemi olarak bakıldığında bekleme ve ulaşım süresinin ayarlanması, bu hizmet verilirken minimum enerji harcanması bir eniyileme problemidir. Bu problem karmaşık bir problem olduğu için çözüme yönelik akıllı sistem tabanlı yöntemlerin uygulanması uygun görülmüştür. Bu çalışmada genetik algoritma ve yapay sinir ağlarından oluşan hybrid bir yöntem uygulanarak sistemin performansını arttırmak amaçlanmıştır. Bu çalışma, 20 katlı binanın 4 kabinli asansör sisteminde simule edilmiş ve benzer çalışmalarla karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays highrise buildings with multicar elevator systems bring the question of optimal car movements as how to convey the big populations of residences in the most quickest and efficient way. The Elevator Group Controller is a control system that accomplishes the systematic management of two or more elevators so that the elevator system is operated at best balance of energy, time and demand. The objective is that, elevator cars shall be assigned correspondingly in response to hall calls, so as to optimize waiting time, travel time, power consumption, passengers? comfort, etc. Artificial Intelligence presents soft computing options in designing a controller that capable of solving aforementioned numerous objectives. In the engineering design perspective, regulation of average waiting time and travel time with minimum energy consumption is an optimization problem. Since this is a complex problem, intelligent system based methods are chosen to be suitable for the solution of the same. This thesis aims to improve the system performance by applying a hybrid method that comprise of genetic algorithm and artificial neural network. This study simulates 20-floor building with a 4-multicar system and compares with the similiar studies.
Benzer Tezler
- Applications of multi-agent systems in transportation
Ulaşımda çoklu ajan sistemlerinin uygulamaları
İLHAN TUNÇ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- SCADA sistemlerinde dağıtık hizmet dışı bırakma saldırılarının derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Detection of distributed denial of service attacks in SCADA systems with deep learning and machine learning methods
EBRU YAĞMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİFE KODAZ
- Mil-Std 1553 tabanlı sistemler için yeni bir saldırı tespiti yaklaşımı
A new intrusion detection approach for Mil-Std 1553 based systems
YUNUS EMRE ÇİLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Machine learning approach for external fraud detection
Dış saldırıların belirlenmesi için makine öğrenimi yaklaşımı
AJI MUBALAIKE
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA
PROF. DR. EŞREF ADALI
- Gemi trafik hizmetleri yönetiminin emniyet tabanlı işlevsel risk analizi
Safety-based functional risk analysis of vessel traffic services management
ADEM VİRAN
Doktora
Türkçe
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN MENTEŞ