Mevcut ve otomatikleştirilmiş rıhtım yanaşma sistemlerinin SWOT analizi ve en uygun yanaşma sistemin sezgisel bulanık TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi
SWOT analysis of existing and automated mooring systems and selecting of the most suitable mooring system by using intuitionistic fuzzy TOPSIS method
- Tez No: 777723
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DEVRAN YAZIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Deniz Bilimleri, Denizcilik, Marine Science, Marine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Denizcilikte çok sayıda yanaşma sistemi olmasına rağmen günümüzde en yaygın olarak kullanılan yanaşma sistemi konvansiyonel yanaşma sistemleridir. Günümüz dünyasında konvansiyonel yanaşma sistemleri bazı konularda yetersiz kalabilmekte ve çağımızın yanaşma ihtiyaçlarını tam olarak karşılayamamaktadır. Bu tez, yanaşma teknolojisindeki en son gelişmeleri açıklamakta ve piyasaya yeni sürülen otomatik yanaşma sistemlerini sınırlamaları, maliyetleri, etkinlikleri ve emniyet yönleri açısından ikili olarak karşılaştırmaktadır. Ayrıca bu çalışma, yeni otomatik yanaşma sisteminin tanker terminalleri ve kuru yük terminalleri özelinde yüksek trim koşulları, dökme yüklerin yüklenmesi ve tahliyesi, alçak güverteler ve yüksek rıhtım, başa veya kıça ivmeli gemilerde veya dönüş hızı olan gemilerde ve diğer bazı koşullarda nasıl başarısız olabileceğini, manevra esnasında, şifting veya warping sırasında ana makineyi çalıştırma ihtiyacını, gemi otomatik yanaşma sistemi ile rıhtıma yanaşmış iken draft sörveyi sırasında yanlış okuma durumlarını sorgulamıştır. Elde edilen bulgulara göre en uygun yanaşma sistemi sıralaması otomatik vakumlu yanaşma (%24)> rıhtım kilitleme sistemi (%20)> dinamik yanaşma sistemi (%17)> hızlı serbest bırakma kancası (%14)>konvansiyonel yanaşma sistemi (%12)> otomatik gemi/rıhtım yanaşma Sistemi (%8)> kavrama tabanlı otomatik yanaşma (%5) elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Even though there are abundant mooring systems in the maritime, widely used mooring systems are conventional mooring systems. In today's world, conventional mooring systems do not fully cover mooring needs, which can be insufficient on some issues. This master thesis describes the latest developments in mooring technology and compares these newly circulated automated mooring systems pair-wisely from their limitations, costs, effectiveness, and safety aspects. In addition, this thesis examines how the new automatic mooring system may fail in high trim conditions, loading and unloading of bulk cargoes, low decks and high berths, fore or stern acceleration vessels or vessels with turning speed, and in some other conditions, in particular for tanker terminals and dry cargo terminals. During the draft survey, the need to operate the main engine during shifting or warping, and the wrong reading situations during the draft survey while the ship was docked with the automatic berthing system were questioned. According to results, the most suitable mooring systems ranking has resulted as automated vacuum mooring (24%)> dock locking system (20%)>dynamic mooring system (17%)>quick release system (14%)>conventional mooring system (12%)> automated onboard/onshore mooring system (%8)>grip-based auto-mooring (%5).
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Küreselleşme ve dijital dönüşüm çağında müzik eseri sahibinin mali haklarının korunması
Protecting the financial rights of the music owner in the age of globali̇zation and digital transformation
AYŞE PINAR ÇETİNKAYA
- Content based image retrieval with high level semantics
İçerik tabanlı görüntü alma yüksek seviye semantik
NAJM ABDULLAH HUSSEIN AL-MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Predicting software vulnerabilities and vulnerability inducing code changes using deep neural networks
Derin sinir ağlarını kullanarak yazılım güvenlik açıklarını ve güvenlik açığına sebep olan kod değişikliklerini tahmin etme
SEFA EREN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN
- Cross Collection Aspect Based Opinion Mining Using Topic Models
Konu Modellerini Kullanarak, Çapraz temelli Görüş Madenciliği
HEMED HAMISI KAPORO
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiPROF. DR. YÜCEL SAYGIN
