Geri Dön

Multi-solution stochastic optimization algorithm for structural model updating

Yapısal model güncelleme için çoklu çözümlü rastgele optimizasyon algoritması

  1. Tez No: 517041
  2. Yazar: PA AMAT MANNEH
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜSLÜM KILINÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Çoklu Çözüm, Rastgele Optimizasyon, Model Güncelleme, Multi-Solution, Stochastic Optimization, Model Updating
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Rastgele optimizasyon sistemlerin analizinde, işlemesinde ve dizaynında çok önemli rol oynar. Optimize etmek belirgin bir dizayn probleminde en iyi sonucu bulmak anlamına gelir. Optimizasyon metodları mühendislik, fen bilimleri, bilgisayar bilimleri, işletme ve istatistik gibi çeşitli alanlarda çok önemli araç olarak kullanılmaktadır. Bu konu hakkında çeşitli araştırmalar yürütülmektedir. Bu araştırmanın amacı çoklu çözümlü rastgele optimizasyon metodunu kullanarak mümkün olan en iyi sonuçları bularak en iyi yapısal modelin belirlenmesini sağlamaktır. Kullanılabilir farklı optimizasyon metodları ve teknikleri ile model güncelleme uygulamaları daha kolay şekilde yapılabilmektedir. Yapı mühendisliği diğer mühendislik alanlarında olduğu gibi sıklıkla yapıların etkinliği ve ömrünü arttırmak, gürültü ve titreşimi azaltmak gibi sorunlarla yüzleşmektedir. Yapısal sağlık takibinde geniş uygulama alanlarından dolayı, model güncelleme teknikleri inşaat mühendisliğinde yıllarca kullanılmaktadır. Bu çalışmada, geliştirilen çoklu çözümlü rastgele optimizasyon metodu geliştirilip, Erciyes Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü labarotuvarlarında oluşturulmuş yapısal deney modellerinde ve bilinen örneklerde kullanılmıştır. Rastgele Optimizasyon Algoritması geleneksel genetik algoritma değiştirilip bazı ara işlemler eklenerek oluşturulmuştur. Bu algoritma ile daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

MULTI-SOLUTION STOCHASTIC OPTIMIZATION ALGORITHM FOR STRUCTURAL MODEL UPDATING Pa Amat MANNEH Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences M.Sc. Thesis, June 2018 Supervisor: Asst. Prof. Dr. Müslüm KILINÇ ABSTRACT Stochastic optimization plays a vital role in the design, operation and analysis of systems. To optimize means to find the best solution to a certain design problem. Stochastic Optimization methods have been used as vital tools in various fields like engineering, science, computer science, business, and statistics. Several research have been carried out on this topic. The purpose of this research is to use Multi Solution Stochastic optimization methods to find the best possible solution in determining the best structural model. With the availability of different optimization algorithms and techniques, the idea of model updating has become easier to undertake. Structural Engineers as in other engineering fields are usually faced with the task of reducing the amount of noise and vibration, increase lifespan and efficiency of structures. Due to their broad application in structural health monitoring, model updating techniques have been used by civil engineers in recent years. In this work, Multi-solution stochastic optimization method was be employed on a structural experiment model which was created at Erciyes University Civil Engineering Laboratory and also on some wellknown benchmark problems. The Stochastic Optimization code is accomplished by adding operators to traditional genetic algorithms. With Multi-solution Optimization better results will be obtained.

Benzer Tezler

  1. CFRP plakalarda delaminasyon hasarının makina öğrenmesi ile tahmin edilmesi

    Predicting delamination failure in CFRP composite plates with machine learning algorithms

    AMMAR TARIK DİNÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAKKAL

  2. Eyleyici gecikmesine bağlı doyumlu ve dayanıklı H sonsuz denetleyiciyle deprem etkisi altıdaki yapısal sistemlerin titreşimlerinin kontrolü

    Vibration control of structural systems under earthquake effect using actuator saturated delay dependent and robust H infinity controller

    HAKAN YAZICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ GÜÇLÜ

  3. Stochastic bitstream-based vision and learning machines

    Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri

    SERCAN AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  4. Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya

    Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması

    ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN

  5. Realizing metaheuristic algorithms in multi-agent based modelling environments

    Metasezgisel algoritmaların çoklu etmen benzetim ortamında gerçekleştirilmesi

    MÜMİN EMRE ŞENOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU