Geri Dön

Gemi yanaşma manevralarının yapay sinir ağları yöntemiyle gerçeklenmesi

Ship berthing by using artificial neural network

  1. Tez No: 547252
  2. Yazar: MURAT ERAY KORKMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN KÖSE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 191

Özet

Gemi manevraları içerisinde yanaşma manevraları önemli bir yer tutmaktadır. Çok fazla parametrenin etkin olduğu, gemi kaptanının bilgi ve tecrübeleri ile gerçekleştirdiği yanaşma manevraları, gemi kullanımının en karmaşık ve zor problemlerini barındırmaktadır. İnsan beynini simüle edebilen yapay sinir ağları (YSA), insanlar gibi öğrenebilen, öğrendiği veriyi yorumlayabilen ve bu bilgileri kullanarak sonuç üretebilen sistemlerdir. Bu noktada da bünyesinde çok fazla girdi-çıktı parametresi barındıran, gerçekleştirilebilmesi için bilgi ve tecrübe gerektiren yanaşma manevralarının otomatikleştirilebilmesi için yapay sinir ağları bu problemlerin çözümü için en uygun sistemler haline gelmiştir. Bu tez kapsamında da YSA kullanılarak Singapur Limanı'na yaklaşan sabit adım pervaneli bir konteyner gemisinin rıhtıma yanaşma manevralarının gerçeklenmesi sağlanmıştır. Farklı rüzgar şartları için manevralar uzak yol kaptan yeterliliğine ve köprü üstü simülasyonları tecrübesine sahip bir uzman tarafından gerçekleştirilmiş olup elde edilen verilerle çok katmanlı algılayıcı modeli kullanan bir ağ levenberg-marquardt öğrenme algoritmasıyla eğitilmiştir. Eğitilmiş ağ kullanılarak da geminin yeni/farklı rüzgar koşulu için yanaşma manevrası gerçekleştirmesi sağlanmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde gemi yanaşma manevralarında yapay sinir ağlarının kullanımının mümkün olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Ship berthing has an important place in ship handling. It is the most complex and difficult problems of ship handling. Maneuvers performed by the captain's knowledge and experience, need to control a lot of parameters that are effective. As of there is lots of uncertainty, these are the most complicated and difficult problems of ship handling. Artificial neural networks (ANN), which can simulate the biological brain, are systems that can learn as humane, interpret the data they learn and produce results by using this information. At this point, ANN has become the most suitable systems for the solution of these kinds of problems. Within the scope of this thesis, a neural network model has been designed for a fixed step propeller container vessel which approached and berthing to Singapore Port by using artificial neural networks. The berthing maneuvers for different wind conditions have been carried out by the ship's captain (also a specialist on a full mission bridge simulator). With the data obtained from that berthing maneuvers, a neural network that using the Multi-Layer Perceptron model is trained by using the Levenberg-Marquardt learning algorithm. By using the trained neural network, the ship is provided to perform the berthing maneuver for a different wind condition that the network never seen. When the results are evaluated, it is seen that ANN can be used in ship berthing maneuvers.

Benzer Tezler

  1. A dynamic risk assessment methodology (Dy-RAM) in port waters

    Liman sularında dinamik risk değerlendirme (Dy-RAM) metodolojisi

    ÜLKÜ ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR ÇİÇEK

  2. Dynamic modelling, simulation based analysis and optimization of hybrid ship propulsion systems

    Gemi hibrit tahrik sistemlerinin dinamik modellemesi, optimizasyonu ve simülasyon temelli analizi

    ÖMER BERKEHAN İNAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ DENİZ

  3. İstanbul boğazı geçişi yapan gemiler için makine öğrenmesi uygulamaları ve kantitatif risk analizi

    Machine learning applications and quantitative risk analysis for ships passing through the istanbul strait

    MUSTAFA TOPAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU

  4. Gemi pervanelerinin kazıklı yanaşma yapılarında neden olduğu erozyonun araştırılması

    Investigation of erosion around piled structures due to propeller jets

    AYŞE YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN YÜKSEL

  5. Gemiden gemiye tanker transfer operasyonları ve risk analizi: Olasılıksal yaklaşım

    Ship to ship tanker transfer operations and risk analysis: Probabilistic approach

    MUSTAFA SÖKÜKCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    DenizcilikDokuz Eylül Üniversitesi

    Gemi Makineleri İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CENK ŞAKAR