Yapısal optimizasyon için güçlendirilmiş bir arama algoritması geliştirmek
Developing an enhanced search algorithm for structural optimization
- Tez No: 880879
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ MORTAZAVİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Optimizasyon teknikleri, Yapı optimizasyonu, Optimization techniques, Structural optimization
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Demokrasi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modern çağda kafes yapılar, taşıyıcı sistem olarak yaygın olarak kullanılan, hafif, rijit ve yüksek yük taşıma kapasitesine sahip yapılardır. Ancak, kafes yapıların performansını iyileştirmek için boyut ve şekil optimizasyonu kullanılabilir. Bu nedenle kafes sistem yapılarının performansını ve verimliliğini artırmak için yeni yöntemler geliştirilmektedir. Bu tez çalışmasında, boyut ve şekil optimizasyonunun kafes yapılar için uygulanması incelenmiştir. İlk olarak, mevcut yapısal tasarımın boyut ve şekil yönünden analizi yapılmıştır. Daha sonra, bu analiz sonuçlarına dayanarak, yapının performansını iyileştirmek ve belirli kısıtlamalar altında optimize etmek için bir optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Boyut optimizasyonu, yapı elemanlarının etkin bir şekilde belirlenmesini ve yapının ağırlığını minimize etmeyi amaçlamaktadır. Şekil optimizasyonu ise yapı elemanlarının geometrisini, dayanıklılığı ve taşıma kapasitesini artırmak için optimize etmeyi hedeflemektedir. Bu iki yaklaşım, birlikte kullanılarak mühendislik projelerinde daha dayanıklı ve ekonomik yapıların elde edilmesini mümkün kılmaktadır. Fakat bu durum karmaşık arama alanına sahip zorlu optimizasyon problemleri oluşturmaktadır. Böylece kompleks optimizasyon mühendislik problemlerin çözümü için yüksek performanslı optimizasyon algoritması gerekmektedir. Bu tezde, QA (Quadratic Approximation) ve Lévy yöntemleri ile yardımcı modüller geliştirilerek Altın Oran Optimizasyon (AOO) algoritmasına dahil edilmiştir. Böylece, geliştirilmiş yeni bir optimizasyon algoritması sunulmuştur. Önerilen yöntem, farklı yük senaryolarında gerilme ve yer değiştirme gibi kısıtlamalar dikkate alınarak çeşitli özelliklere sahip yapısal optimizasyon problemlerde denenmiştir.
Özet (Çeviri)
For decades, truss structures have been a mainstay in construction due to their efficient combination of light weight, rigidity, and impressive load-carrying capacity. However, to improve the performance of truss structures, size and shape optimization is employed. Therefore, new methods are being developed to enhance the performance and efficiency of truss system structures. This thesis examines the application of dimension and shape optimization for truss structures. Initially, an analysis of the current structural design in terms of size and shape is conducted. Subsequently, based on the results of this analysis, an optimization algorithm is developed to enhance the structure's performance and optimize it under certain constraints. Size optimization aims to effectively determine the cross-sectional areas of the structural elements and minimize the weight of the structure. Shape optimization, on the other hand, aims to optimize the geometry of the structural elements to increase durability and load-carrying capacity. Together, these two approaches make it possible to achieve more durable and economical structures in engineering projects. However, this situation creates challenging optimization problems with complex search spaces, necessitating high-performance optimization algorithms for the solution of complex engineering optimization problems. In this thesis, auxiliary modules are created using Quadratic Approach and Lévy approaches and integrated into the golden ratio optimization algorithm. As a result, a new enhanced optimization algorithm has been developed. The developed method has been tested on different structural problems with constraints such as stress and displacement under various load combinations.
Benzer Tezler
- Güçlendirilmiş sezgisel üstü algoritma temelli makine öğrenme algoritmaları ile veri sınıflandırma stratejileri
Data classi̇fi̇cati̇on strategi̇es usi̇ng enhanced metaheuri̇sti̇c-based machi̇ne learni̇ng algori̇thms
BEYTULLAH YAĞIZ
Doktora
Türkçe
2026
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YENER ALTUN
DOÇ. DR. ERDAL EKER
- Optimal design of slope stabilizing piles using metaheuristic techniques
Metasezgisel teknikler kullanılarak şev stabilizasyon kazıklarının optimum tasarımı
ARDA ÖCAL
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR PEKCAN
- Minimum mass design and finite element validation of isogrid and orthogrid stiffened cylindrical structures
Isogrid ve orthogrid ile güçlendirilmiş silindirik yapıların minimum kütle tasarımı ve sonlu elemanlar ile doğrulaması
HAKAN ATKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAKAN ALTINKAYNAK
- Improving the strength of laminated composite plates with a cutout using optimal local reinforcements
Çentikli kompozit yapıların bölgesel güçlendirme optimizasyonu ile mekanik özelliklerin iyileştirilmesi
SİNAN KAYA
Doktora
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAZIL ÖNDER SÖNMEZ
- A K-means clustering and machine learning enhanced hybrid optimization approach for large-scale container loading problems
Büyük ölçekli konteyner yükleme problemleri için K-means kümeleme ve makine öğrenmesi destekli hibrit bir optimizasyon yaklaşımı
SEZGİ TEKİL ERGÜN
Doktora
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ