Geri Dön

Ergitme fırınlarında optimum sistem parametrelerinin pekiştirmeli öğrenme metodları ile saptanması

Determination of optimum system parameters with reinforcement learning methods in melting furnaces

  1. Tez No: 744620
  2. Yazar: MEHMET ULAŞ ÇAKIR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURAT EFE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Dijitalleşen dünyada, elde edilen verinin boyutu ve çeşitliliği her geçen gün artmaktadır. Verinin boyutunun sürekli olarak arttığı her alanda, günlük problemlere yönelik etkili ve güvenli çözümler tasarlamak ve uygulamak için gelişen teknolojinin imkanlarından yararlanılmaya çalışılmaktadır. Endüstriyel amaçla kullanılan ergitme fırınlarında, bir taraftan dijitalleşme süreçleri devam ederken, diğer tarafta verimliliği arttırabilmek üzere geliştirilen yenilikçi tekniklerin uygulanmaya çalışıldığı görülmektedir. Geliştirilmeye çalışılan çözümler, genellikle birden fazla özniteliğe ve özelliğe sahip olan bileşenlerden oluşmakta; uzun, karmaşık ve zor bir çok parametreli optimizasyon süreci olarak karşımıza çıkmaktadır.Optimizasyon süreçleri uzun ve karmaşık olduğu kadar ve parametre çeşitliliği nedeni ile zor bir süreçtir. Birden çok parametreye sahip optimizasyon ihtiyaçları doğrultusunda otomatik tanılama/parametre optimizasyonu için yeni yöntemlerin araştırılması büyük değer taşımaktadır. Veri analizi ile endüstriyel optimizasyon tekniklerinin bir arada kullanımı gittikçe yaygınlaşmaktadır. Endüstriyel ergitme fırınlarında verimliliği arttırabilmek için, kullanılan enerji miktarını azaltmak gerekmektedir. Bu problemin çözülebilmesine yönelik olarak çalışma zamanına etki edebilecek parametrelerin optimum çalışma düzeylerinin elde edilmesi gerekmektedir. Enerji tüketiminin azaltılması için, kullanılan enerji miktarını girdi olarak alan, diğer parametrelerin optimum değerlere sahip parametre setlerini oluşturmaya çalışan, parametre ilişkilerinin pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı ile modellenmesine yönelik tez çalışması gerçekleştirilmiştir. Değişkenlerin zamana bağımlı birer öznitelik olması nedeni ile pekiştirmeli öğrenme çevresinin elde edilmesinde, makine öğrenimi tekniklerinden Uzun Kısa Süreli Bellek modelleri kullanılarak, optimum parametre setine adım adım yaklaşılarak sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Deneyde kullanılan yenilikçi yaklaşımların sonuçları bazı varsayımlar ve kısıtlar doğrultusunda değerlendirildiğinde, %15 civarında enerji verimliliği sağlanabileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In a digitized world, the size and variety of data obtained is increasing. Every field where the size of data is constantly increasing, it is tried to utilize the opportunities of developing technology to design and implement effective solutions. Melting furnaces used for industrial purposes, it is seen that while digitalization processes continue, innovative techniques developed to increase efficiency are tried to be applied. The solutions usually consist of more than one attribute and feature; long-term, complex and difficult multi-parameter optimization process. Optimization processes are long-term, complex and difficult due to the variety of parameters. Investigating new methods for automatic diagnostics/parameter optimization for multi-parameter optimization needs is a great value. The combination of data analysis and industrial optimization techniques is becoming increasingly common. Reducing the amount of energy used to increase efficiency in industrial melting furnaces is necessary. In order to solve this problem, it is necessary to obtain the optimum operating levels of the parameters that can affect the working time. This thesis study was carried out for modeling parameter relations with reinforcement learning approach, which takes the amount of energy used as input, tries to create parameter sets with optimum values. Since the variables are time-dependent attributes, Long Short Term Memory models and reinforcemenet learning techniques were used to obtain results by approaching the optimum parameter set. The results of the innovative approaches used in the experiment are evaluated in line with some assumptions and constraints, it has been shown that around 15% energy efficiency can be achieved.

Benzer Tezler

  1. Soda-kireç-silis camında, antrasit ve sodyum sülfat miktarı ile sıcaklık profilinin ergime ve afinasyon üzerine etkileri

    The impact of anthracite, sodium sulphate and temperature profile on melting and fining of soda-lime-silica glass

    ASLI MANAV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER SERDAR ÖZGEN

  2. Bir düz cam üretim fabrikasında ergitme fırını enerji dengesi hesabı ve soğutma havası üfleme şekillerinin fırın duvarlarının soğutulmasındaki etkilerinin incelenmesi

    Heat balance of the melting furnace in a float glass production factory and the analysis of influence of cooling air's blowing types for cooling the walls of the furnace

    SERKAN SEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SABİHA YILDIZ

  3. Demir-çelik sektörünün yönetim ve organizasyon sorunları ve bazı öneriler

    Başlık çevirisi yok

    GÖKHAN HAYMANA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Organizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EREN

  4. AlTi5B1 master alaşımının alüminyum basınçlı döküm yönteminde tane inceltici olarak kullanımının incelenmesi

    Investigation of AlTi5B1 master alloy use as grain refiner on aluminium high pressure die casting process

    CEYHUN YAPICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ONURALP YÜCEL

  5. Isı yalıtımlı yapı elemanlarında perlit ve boraks kullanımı

    Başlık çevirisi yok

    SERPİL ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    EnerjiEge Üniversitesi

    Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED ELTEZ