Geri Dön

Yapay zeka metoduyla iç iklimlendirme inşaatının geliştirilmesi ve mühendislik yönetimi

Development and engineering management of indoor air conditioning construction with artificial intelligence method

PDF İndir

  1. Tez No: 873157
  2. Yazar: BASHAR MAHMOOD ALI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET AKKAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Bu çalışmada, geleneksel klima sistemlerinin çevresel olarak sorumlu bina tasarımı prensipleri ile makine öğrenmesi ve yapay zeka modeli kullanılarak yeni bir akılı iç tasarım iklimlendirme modeli geliştirilmiştir. Geleneksel klima sistemleri uzun bir süredir iç mekan iklim kontrolünün önemli bir bileşeni olmasına rağmen, bunları yeşil bina konseptlerine entegre etmek son derece zorlu bir çaba gerektirir. Enerji verimsizliği, yüksek işletme maliyetleri, sürdürülebilir tasarım prensiplerine uyum eksikliği, çevre üzerinde olumsuz etki, konforun tehlikeye girebileceği olasılığı ve retrofit yapmanın zorluğu bu tasarım ile ilişkilendirilen bazı sınırlamalar mevcuttur. Çalışmamızda, yeşil binalar, enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik üzerine vurgu yaparak, bu hedeflere sorunsuzca uyum sağlayan ısıtma, havalandırma ve klima (HVAC) sistemleri kullanılmıştır. Geleneksel HVAC sistemlerinin sınırlamaları, çevreye dost alternatiflerin bulunması ve benimsenmesi konusundaki acil ihtiyacı ortaya koyar. Yeşil inşaat tekniklerinde iç mekan konforu ile çevresel sorumluluk arasında uyumlu bir birlikteliğin sağlanması esastır. Bu araştırmanın sonuçları, geleneksel ısıtma, havalandırma ve klima (HVAC) sistemlerini yeşil bina kavramları bağlamında yeniden düşünmenin ne kadar önemli olduğuna ışık tutmaktadır. Yenilikçi ve çevre dostu ısıtma, havalandırma ve klima (HVAC) sistemlerini benimseyerek, geleneksel klima ve yeşil bina prensipleri arasındaki boşluğu kapatma şansına sahip olabiliriz. Bu seçenekler, enerji verimliliğine öncelik vermeli, konforu artırmalı, çevresel etkiyi azaltmak için ekolojik dost soğutucuları kullanmalı ve yeşil bina uygulamalarıyla sorunsuzca entegre olmalıdır. Ayrıca, enerji verimliliğine öncelik vermelidirler. Bu adımları atarak, inşa edilmiş çevrenin daha sürdürülebilir ve uyumlu olacağı, insan konforunun tehlikeye girmeyeceği ve çevresel korumanın en üst düzeyde önemli olacağı bir geleceğe önemli bir ilerleme kaydediyoruz.

Özet (Çeviri)

In this study, a new intelligent interior design air conditioning model was developed using environmentally responsible building design principles of traditional air conditioning systems and machine learning and artificial intelligence model. Although conventional air conditioning systems have long been an important component of indoor climate control, integrating them into green building concepts is an extremely challenging endeavor. There are some limitations associated with this design: energy inefficiency, high operating costs, lack of compliance with sustainable design principles, negative impact on the environment, the possibility that comfort may be compromised, and the difficulty of retrofit. Our study emphasized green buildings, energy efficiency and sustainability, and used heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems that fit seamlessly into these goals. The limitations of traditional HVAC systems highlight the urgent need to find and adopt environmentally friendly alternatives. In green construction techniques, it is essential to ensure a harmonious combination between indoor comfort and environmental responsibility. The results of this research shed light on how important it is to rethink traditional heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems in the context of green building concepts. By adopting innovative and environmentally friendly heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems, we may have the opportunity to bridge the gap between traditional air conditioning and green building principles. These options should prioritize energy efficiency, increase comfort, use ecologically friendly refrigerants to reduce environmental impact, and integrate seamlessly with green building practices. They should also prioritize energy efficiency. By taking these steps, we are making significant progress towards a future where the built environment will be more sustainable and harmonious, human comfort will not be compromised, and environmental protection will be of utmost importance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    885897

    Cyber tools as foreign policy instruments in trilateral relations: Analysing cyber-attacks targeting the United Kingdom

    Üçlü ilişkilerde dış politika aracı olarak siber araçlar: Birleşik Krallık'ı hedef alan siber saldırıların analizi

    ATAKAN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Siyasal BilimlerGalatasaray Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MENENT SAVAŞ CAZALA

  2. Tez No

    382130

    Sağlık kurumlarında Ar-Ge yönetimi – örgütsel IQ'nun Ar-Ge faaliyetleri üzerindeki etkisi (Kamu eğitim ve araştırma hastanelerinde bir çalışma)

    R-D management in health care organizations – effetcts of organizational IQ on R-D activities (A study in public education and research hospitals)

    ALİ ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    HastanelerGazi Üniversitesi

    Sağlık Kurumları İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BELGİN AYDINTAN

  3. Tez No

    826683

    Prediction and interpretation of fetal health status in the womb with machine learning method using tocogram data

    Anne karnındaki fetüs sağlık durumunun tokogram verileri kullanılarak makine öğrenmesi metoduyla tahmini ve yorumlanması

    MURAT GÜLŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Kadın Hastalıkları ve DoğumAnkara Üniversitesi

    Yapay Zeka Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASIM EGEMEN YILMAZ

  4. Tez No

    675884

    Yapay zeka yaklaşımları ile gemi ana makinesinin belirlenmesi ve optimum organik rankine çevrimli atık ısı geri kazanım sisteminin kurulması

    Determination of ship main engine and establishment of optimum organic rankine cycle waste heat recovery system with artificial intelligence approaches

    SAMET GÜRGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Gemi MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ALTIN

  5. Tez No

    776555

    İşletme yönetiminde yapay zeka kullanımı ve yönetici yetkinlikleri: Sanayi işletmeleri araştırması

    Artificial intelligence in business management and managerial competencies: Industrial enterprises research

    KHAYAL HAJİYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeSelçuk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ŞÜKRÜ ÇETİNKAYA

Geri Dön