Yapay zekâ ve nano-topaklar: Genetik algoritma uygulaması
Artificial intelligance and nano clusters: Application of genetic algoritm
- Tez No: 418432
- Danışmanlar: PROF. DR. ERDEM KAMİL YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Geometri optimizasyonu, Nano yapı, Nanoteknoloji, Yapay zeka, Yazılım, Genetic algorithms, Geometry optimisiation, Nano structure, Nanotechnology, Artificial intelligence, Software
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teorik ve deneysel olarak nano topaklar son yıllarda oldukça fazla ilgi çekmeye başladı. Benzer bulk materyallerle karşılaştırıldığında çok farklı kimyasal ve fiziksel özelliklere sahip olabilmektedirler. Nano topak yapıları nano malzemelerin temel taşları olduklarından geometrilerinin ve kararlı yapılarının bulunması oldukça önemlidir. Nano materyallerin istikrarlı geometrilerini tahmin etmek için, araştırmacılar farklı yöntemler kullanmışlardır bunlardan bazıları; monte carlo, moleküler dinamik, rassal arama metotları, genetik algoritmalar ve benzetim tavlama algoritmasıdır. Bu çalışmada, tek tip atomdan oluşan topak yapılarının istikrarlı geometrilerini tahmin etmek için daha önce geliştirilmiş genetik algoritma kodlarından ayrı olarak çaprazlama ve mutasyon operatörleri farklı genetik algoritma kodu geliştirildi. Geliştirilen kod DFT (Yoğunluk Fonksiyon Teorisi) ve genetik algoritmayı birlikte kullanan örneklerden bir tanesidir. Bu kodun doğru çalıştığını doğrulamak amacıyla B4, B5, B6, B8, Li5, Li6, Li7 topakları üzerinde test edilerek literatürdeki sonuçlar ile karşılaştırıldı. Elde edilen sonuçlar geliştirilen kodun çalıştığımız yapıların kararlı geometrilerini başarılı bir şekilde tahmin ettiğini ortaya koymuştur. Buna ek olarak geliştirilen kod hesaplama sürecindeki farklılıklardan dolayı daha önceki genetik algoritma kodlarından daha hızlı çalışmaktadır.
Özet (Çeviri)
Theoretically and experimentally nano-clusters have attracted much attention in recent years. They may have very different physical and chemical properties form their corresponding bulk materials. As they are building blocks for nano-materials finding their stable geometries are very important. To predict the stable geometries of nano-materials, researchers have used different methods such as monte carlo, molecular dynamics, stochastic search methods, genetic algorithms, simulated annealing etc. In this study, to predict the stable geometries of mono atom nano-clusters we developed a genetic algorithm code which has different crossover and mutation process from the previously developed genetic algorithm codes. This code is one of the few examples of performing genetic algorithm+DFT (Density Functional Theory) method. We tested our code on B4, B5, B6, B8, Li5, Li6, Li7 clusters and compared the results with the literature. Our results show that the code successfully predicts the stable geometries for these clusters. In addition, due to differences in the calculation process our code may be much faster that the previously developed genetic algorithm codes.
Benzer Tezler
- Mikroborularda nano akışkan kullanımının ısı transferine etkilerinin sayısal ve yapay zeka yöntemleri ile araştırılması
Investigation of the effects of using nanofluid in microtubes on heat transfer by numerical and artificial intelligence methods
MUHAMMED SAİD ATEŞ
- Yapay zeka ile metamalzeme ve metayüzey yapılarının tasarımı
Design with artificial intelligence metasurface based structure
FIRAT CEM SAVAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMZA KURT
- Yapay zekâ tabanlı ilaçlama drone'u tasarımı ve uygulaması
Artificial intelligence based spraying drone design and implementation
CEMALETTİN AKDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ÖZER
PROF. DR. YÜKSEL OĞUZ
- İnsansız hava araçlarında gerçek zamanlı görüntü işleme ve yapay zekâ kullanarak yabancı ot tespiti
Weed detection using real-time image processing and artificial intelligence in unmanned aerial vehicles
ELİF KAPUSIZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZ TEPE
- Farklı çevre koşullarında polietilen bazlı Bi2O3 ile güçlendirilmiş nanokompozit şeritlerin dielektrik, mekanik özelliklerinin incelenmesi ve yapay zeka ile tahmini
Investigation of dielectric and mechanical properties of polyethylene based Bi2O3 reinforced nanocomposite strips in different environmental conditions and estimation with artificial intelligence
NAZLICAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Fizik ve Fizik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP GÜVEN ÖZDEMİR
PROF. DR. KADİR ESMER