Genetik programlamalı web tabanlı uzman sistem: Çelik malzemelerde abrasiv aşınma uygulaması
Web-based expert system with genetic programming: Abrasive wear application in steel materials
- Tez No: 822237
- Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT İZCİLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstriyel Teknoloji Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstriyel Yönetim ve Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 156
Özet
Bilim insanları bilgisayarlara zeka, sezgisel yaklaşım, düşünme yeteneği ve yorumlama kabiliyeti kazandırmak amacıyla uzun süredir çeşitli çalışmalar yapmaktadırlar. Geçtiğimiz yüzyıl boyunca yapılan bu çalışmalara genel olarak yapay zeka adı verilmiştir. İnsan gibi düşünebilen, insan gibi davranabilen makineler ve programlar üretmek amacıyla ortaya çıkan yapay zeka alanının bir alt kolu olan uzman sistemler, özel bir alanda insan uzmanlar gibi kullanıcılara cevap verebilen sistemler olarak bilinmektedir. Yapay zekanın bir diğer alt kolu olan genetik programlama ise ele alınan problemin yapı taşlarından oluşturulan muhtemel ilkel çözüm tarzlarının belli bir uyum kriterine göre evrilerek mükemmelleşmesini amaçlayan bir evrimsel algoritma tekniğidir. İnternetin yaygınlaşması ve internet teknolojilerinin gelişmesi ile birlikte uzman sistemlerin web ortamına taşınması uzman bilgisinin daha geniş kitlelerle paylaşılması konusunda yeni kapılar aralamıştır. Yapılan çalışmada uzman sistem tasarlamada yeni bir metodoloji geliştirilerek web tabanlı bir uzman sistem kabuğu oluşturulmuştur. Geliştirilen web tabanlı uzman sistem kabuğu endüstride çok büyük maliyet ve zaman kaybına neden olan aşınma konusunda yararlanıcılara öngörüler verebilen bir uzman sistem geliştirme sürecinde kullanılarak doğrulanmıştır. Bununla birlikte yapılan çalışmada, aşınma uzman sisteminde kullanıcılara daha detaylı bilgiler verebilmek için malzemelerin sertlik modellemesi genetik programlama yaklaşımı kullanılarak gerçekleştirilmiş ve uzman sistem içerisine konulmuştur. Aşınmanın yeryüzünde hemen hemen her malzemede olduğundan ve bir çok çeşidi bulunduğundan hareketle bu çalışmada modelleme sadece düşük, orta ve yüksek karbonlu çeliklerin sertliğine dayalı olarak yapılmıştır. Sonuç olarak gerçekleştirilen bu çalışmada, genetik programlama yaklaşımından yararlanılarak aşınma alanında öngörüler sunan web tabanlı bir uzman sistem geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Scientists have been doing various studies for a long time with the purpose of equipping computers with intelligence, intuition, thinking ability and interpreting skills. The subject of these studies, conducted throughout the last century, is referred to as artificial intelligence. Expert systems, a sub-field of artificial intelligence which aims to produce machines and programs that think and act like humans, are systems that respond to users the way humans do in a specific field. Genetic programming, another sub-field of artificial intelligence, is an evolutionary algorithm technique in which the aim is the perfection of possible primitive solutions made up of the building blocks of a problem at hand by evolving according to specific compliance criteria. With the spread of the internet and the development of internet technologies, it became possible to transfer expert systems to a web environment, and new ways of sharing expert knowledge with large masses emerged. This study develops a methodology for design of expert systems and creates a web-based expert system shell. The development of this web-based expert system shell was verified after being used within the process of an expert system development process that can provide the users with predictions on wear, which is a major source of cost and downtime in the industry. In addition, to be able to give users more detailed information on wear, hardness of materials was modeled using the genetic programming approach and incorporated to the expert system. Since almost all materials on earth are subject to wear, the nature of the wear varies greatly, this study only modeled based on hardness of low, medium and high carbon steels. As a result, using the genetic programming approach, a web-based expert system providing the users with predictions on wear was developed in this study.
Benzer Tezler
- Mariot: an authoring framework for creating iot applications with mobile augmented reality
Marıot: mobil artırılmış gerçeklik ile nesnelerin interneti uygulamaları üretmek için bir yapılandırma çerçevesi
MERAL KUYUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Web tabanlı yapay arı koloni programlama yazılımının geliştirilmesi
Developing web based artificial bee colony programming software
CEYLAN BOZOĞULLARINDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Bir nehir sistemi için en uygun su kalitesi izleme ağının tasarımını genetik algoritma ve yapay sinir ağı kullanılarak gerçekleştirecek, web tabanlı bir yazılımın geliştirilmesi
Development of a web-based software for realizing the optimal water quality monitoring network for a river system using genetic algorithm and artificial neural network
AMIRALI VALIPOURYEKANI
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇETİN CÖMERT
- Gezgin robotların konum belirleme ve engel sakınım probleminin tek kartlı bilgisayar sistemi kullanılarak çözümü
The solution of the mobile robots' localization and obstacle avoidance problem using single board computer system
SERDAR SOLAK
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE BOLAT
- Development of a grid-aware master worker framework for artificial evolution
Yapay evrim için grid tabanlı usta işçi ortamı geliştirilmesi
AHMET KETENCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DR. CEVAT ŞENER