Bir ofis katının yapay zeka destekli doğal & yapay hibrid aydınlatma kontrolü
Artificial intelligence supported natural and artificial hybrid lighting control of an office floor
- Tez No: 668546
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL KIYAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Meteorolojik hava koşulları mevsimlere bakılmaksızın bölgesel olarak ani değişiklikler (bulut hareketleri, toz) gösterebilir. Bu çalışmada, hem algılanan sensörler hem de ulusal meteorolojik verilerin karşılaştırılması sonucunda kontrol çıktıları üretilmiştir, böylece geçici (ani bölgesel değişim) gökyüzü hareketleri sistemde hızlı değişikliklere neden olmaz. Yapay zeka destekli tasarım, hafif boru (LP) ve LED hibrid aydınlatma sistemi gerçek zamanlı uygulama kontrol etmek için modellenmiştir. Bu çalışmanın diğerlerinden farkı, tüm doğal ışık girişlerinin kullanılmasıdır. Işık boruları ve pencerelerden giren doğal ışık miktarı ile ortamda gerekli aydınlatma seviyesini sağlayan çok girişli, çok çıkışlı yapay sinir ağı (MİMO ANN) yapısına sahip yapay aydınlatma armatürlerini kullanmak için bir sistem geliştirilmiştir. Tüm alan doğal ışık girişlerine göre bölünür ve bu alanlara yerleştirilen ışık sensörlerinden gelen bilgiler, ofis aydınlatma stratejisine göre Ulusal Meteoroloji Merkezi (MGM) bölgesel verileriyle karşılaştırılır. MİMO ANN her alan için ayrı çıkışlar üretir ve tüm alanı dinamik olarak aydınlatır. Bu sonuçlara göre, tasarlanan sistem bu tasarlanan kontrol algoritması ile enerji tasarruflu ve sürdürülebilirdir. MGM bölgesel verileri kullanılarak yapılan Matlab Simulink devre analizi; yapay aydınlatma kullanımının güneşli bir yerde% 43,78, bulutlu bir günde% 32,17 ve bulutlu günde% 24,36 azaldığı hesaplanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Meteorological weather conditions may show sudden changes (cloud movements, dust) regionally, regardless of the seasons. In this study, control outputs are produced as a result of comparing both perceived sensors and national meteorological data so that temporary (sudden regional change) sky movements do not cause rapid changes in the system. The artificial intelligence supported design to control the light pipe (LP) & LED hybrid lighting system real-time application is modeled. The difference of this study from the others is the use of all natural light inputs. A system is developed to use artificial lighting armatures with the multi-input, multi-output artificial neural network (MİMO ANN) structure, which provides the required level of illumination in the environment by the amount of natural light entering through light pipes and windows. The whole space is partitioned according to natural light entrances and information from the light sensors which are placed in these areas is compared with the National Meteorological Centre (MGM) regional data, according to the office lighting strategy. MİMO ANN produces separate outputs for each area and dynamically illuminates the whole space. According to these results, the designed system is energy-efficient and sustainable with this designed control algorithm. Matlab Simulink circuit analysis performed using MGM regional data; it is calculated that the use of artificial lighting in the whole place decreased by 43.78% on a sunny day, by 32.17% on a cloudy day and by 24.36% in the overcast day.
Benzer Tezler
- A large language model (LLM)-based framework for bid/no-bid decision support in construction public procurement: Validated on romanian tenders
İnşaat kamu ihalelerinde teklif verme / vermeme karar desteği için büyük dil modeli (LLM) tabanlı bir çerçeve: Romanya ihaleleri üzerinde doğrulama
ELİF GÜLİN PETEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR
- Business card as a bank product and establishment of a new business card tendency model
Bir banka ürünü olarak işletme kart ve yeni bir işletme kart eğilim modelinin oluşturulması
ONUR BOZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- An artificial intelligence based methodology in architectural design process: Integrated diffusion model-aided design (DMAD)
Mimari tasarım sürecinde yapay zekâ tabanlı bir metodoloji: Bütünleşik difüzyon modeli-destekli tasarım (DMDT)
CAN MÜEZZİNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL YAZICI
- Sınıf öğretmenlerine yönelik yapay zekâ destekli eğitim sistemlerine ilişkin tutum ölçeği geliştirme çalışması
Attitude scale development study related to artificial intelligence aided education systems for primary school teachers
SALİH UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA ÇINAR
- Elektrik motorlarında kestirimci bakım için uç hesaplama ve dijital ikiz destekli test ortamı ve yapay zeka modeli
Artificial intelligence model and test environment for predictive maintenance in electric motors with edge computing and digital twin enabled
EDA AKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KARAARSLAN
DOÇ. DR. MOHARRAM CHALLENGER