Hibrit bir yapay zekâ optimizasyon yönteminin geliştirilmesi ve kompozit malzeme üretim sürecinde kullanılması
Development of a hybrid artificial intelligence optimization method and its use in the composite material production process
- Tez No: 865603
- Danışmanlar: PROF. DR. TUĞRUL ÇAVDAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Diferansiyel gelişim algoritması, Gri kurt optimizasyon algoritması, Metasezgisel algoritmalar, Parçacık sürü optimizasyonu, Sezgisel algoritmalar, Differential evolution algorithm, Grey wolf optimizer algorithm, Metaheuristic algorithms, Particle swarm optimization, Heuristic algorithms
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda, hammadde arama ve işleme maliyetlerinin yüksekliğiyle birlikte, hammadde kaynaklarının azalması endüstri ve bilimi alternatif çözümler aramaya itmiştir. Ayrıca, kalitenin artırılması gerekliliği nedeniyle kompozit üretimine olan ilgi de artmıştır. Bu noktada, yapay zekâ teknolojisinin kompozit üretim süreçlerinde kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Bununla birlikte, hammadde karışım oranlarının belirlenmesine yönelik çalışmalar henüz yaygın değildir. Bu tez çalışmasında, öncelikle karışım bileşenlerini kullanarak deneysel üretimler yapılmış ve elde edilen sonuçlar ile bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti ile Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması kullanılarak hibrit termoplastik kompozit malzemelerin karışım bileşenlerinin oransal optimizasyonu üzerine çalışılmış ve elde edilen oransal optimizasyon neticesinde %95,3 oranında ticari ürünlere göre daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Akabinde Yusufçuk, Bozkurt ve Diferansiyel Gelişim Algoritmaları kullanılarak hibrit bir yöntem geliştirilmiş ve karışım bileşenlerinin oransal optimizasyonu işlemi yeniden yapılmıştır. Bu işlemler sonucunda elde edilen oranlar ile kompozit numuneler üretilmiş ve üretilen nihai ürünlerin referans alınan ticari ürüne göre %98,1 oranında daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışma ile, özellikle yapay zekâ teknolojisinin kompozit üretim öncesi aşamalarda kullanılmasının maliyeti düşürebileceğini ve kaliteyi artırabileceğini kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years, the high cost of raw material exploration and processing, as well as the decrease in raw material resources, have led industry and science to look for alternative solutions. Additionally, interest in composite production has increased due to the need to improving quality. At this point, the use of artificial intelligence technology in composite production processes is becoming increasingly widespread. However, studies on determining raw material mixture ratios are not common yet. In this thesis, firstly, experimental productions were made using mixture components and a data set was created with the results obtained. With this data set, the proportional optimization of the mixture components of hybrid thermoplastic composite materials was studied using the Particle Swarm Optimization Algorithm, and as a result of the proportional optimization, 95.3% more successful results were obtained compared to commercial products. Subsequently, a hybrid method was developed using Dragonfly, Gray Wolf and Differential Development Algorithms and the proportional optimization of the mixture components was carried out again. Composite samples were produced with the ratios obtained as a result of these processes, and it was observed that the final products produced were 98.1% more successful than the reference commercial product. This study has proven that the use of artificial intelligence technology, especially in the pre-composite production stages, can reduce costs and increase quality.
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
- Kapalı ortamlarda otonom insansız hava sistemlerinin geliştirilmesi
Development of autonomous unmanned aerial systems in indoor environments
MUHAMMET FATİH ASLAN
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKİF DURDU
DOÇ. DR. KADİR SABANCI
- Dynamic data-driven optimization approach for flight selection problem
Uçuş seçimi problemi için dinamik veri odaklı optimizasyon yaklaşımı
ERDEM AKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- İnsansız araç sistemlerinin matematiksel modellenmesi ve kontrol algoritmalarının geliştirilmesi
Mathematical modeling of unmanned vehicle systems and development of control algorithms
SERKAN BUDAK
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL SUNGUR
PROF. DR. AKİF DURDU
- Güç sistemlerindeki bozulmanın tespiti için genlik ve frekans değerlendirmesine dayalı olarak yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Development of new methods for detecting disturbance in power systems based on amplitude and frequency evaluation
ŞULE NİLHAN OĞUZALP
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULAŞ EMİNOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI AKKAYA