Kafes sistemlerin eşzamanlı boyut, şekil ve topoloji optimizasyonunda bir vekil model olarak yapay sinir ağları
Artificial neural networks as a surrogate model in simultaneous size, shape and topology optimization of trusses
- Tez No: 690953
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN ÖZBAŞARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekanik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Metasezgisel yöntemler, basitlikleri ve gradyansız hareket operatörleri nedeniyle optimizasyon problemlerinde optimuma yakın çözümler sağlayan modern yöntemler olarak popüler hale gelmiştir. Öte yandan, optimuma yakın bir çözüm bulmak için çoğunlukla çok fazla sayıda tasarım adayının değerlendirilmesini gerektirmektedirler. Popülasyon tabanlı metasezgisellerin yapısal optimizasyonda önemli ölçüde başarılı olduğu iyi bilinmektedir. Bir yapısal optimizasyon süreci sırasında, her bir aday, dikkate alınan yapısal kısıtlamaları karşılayıp karşılamadığının belirlenebilmesi için bir yapısal analiz yazılımına gönderilir. Sonuç olarak, bu optimizasyon süreci, günümüzün gelişmiş bilgisayarlı hesaplama teknolojilerinde bile problemin boyutuna ve karmaşıklığına bağlı olarak hesaplama açısından pahalı ve zaman alıcıdır. Yapay Sinir Ağı tabanlı vekil model, karmaşık problemlerin doğrusal olmayan yapılarını yakalayabilir ve çok fazla hesaplama çabası olmadan son derece zor problemlerde bile hassas yapısal analiz tahminleri sağlayabilmektedir. Bu tez çalışmasında, yapısal optimizasyon süreçlerinin hesaplama maliyetlerini azaltmak için Yapay Sinir Ağı tabanlı vekil destekli bir optimizasyon prosedürü sunulmaktadır. Sayısal deneyler, popüler üç kafes sistem problemi üzerinde eş zamanlı boyut, şekil ve topoloji optimizasyonu üzerinden gerçekleştirilmiştir. Önerilen vekil model destekli yapısal optimizasyon prosedürü, olağan metasezgisel optimizasyon süreci ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmış ve sunulan yöntemin performansı tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
The metaheuristics have become popular as modern methods that provide near-optimum solutions to the optimization problems because of their simplicity and gradient-free movement operators. On the other hand, they mostly require evaluation of a significant number of design candidates to locate a near-optimal solution. It is well known that population-based metaheuristics are significantly successful in structural optimization. During a structural optimization process, each candidate is sent to a structural analysis software to determine whether it satisfies the considered structural constraints. As a result, these optimization process is computationally expensive and time consuming depending on the size and complexity of the problem even in today's advanced soft computing technologies. The artificial neural network based surrogate assistance is able to capture nonlinear structures of complex problems and provide sensitive estimates even in extremely difficult problems without too much computational effort. This study presents an optimization procedure with an artificial neural network-based surrogate assistance to reduce the computational cost of the structural optimization processes. Numerical experiments were performed on the popular three truss problems by simultaneous size, shape and topology optimization. The proposed surrogate model-assistant structural optimization procedure is compared with the results obtained by the pure metaheuristic optimization process and the performance of the presented method is discussed
Benzer Tezler
- Kafes sistemlerin optimizasyonunda k-ortalama algoritması ile otomatik eleman gruplama
Automatic member grouping in optimization of truss systems with k-means algorithm
CEREN PAZI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ÖZBAŞARAN
PROF. DR. YUSUF CENGİZ TOKLU
- Multi objective optimization of structures under multiple loads using singular value decomposition
Çok sayıda yüklere maruz yapıların tekil değer ayrıştırması ile çok amaçlı optimizasyonu
AHMET TURAN
Doktora
İngilizce
2014
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
- Kafes sistemlerin yapım kısıtları ile optimal tasarımı
Optimal design of trusses with constructability constraints
SEDANUR BALTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ÖZBAŞARAN
- A GPU library for BFV homomorphic encryption scheme via three different ntt algorithms
Üç farklı hızlandırılmış ntt algortıması kullanarak BFV homomorfık şıfreleme şeması ıçın bır GPU kütüphanesı gelıştırılmesı
ALİ ŞAH ÖZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAY SAVAŞ
- Design of boron doped (nickel manganese cobalt containing) NMC 811 cathode active materials
Bor katkılanmış (nikel mangan kobalt içeren) NMC811 katot aktif malzemelerinin tasarımı
İBRAHİM CAN TOPAKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜL KELEŞ