Genel kargo gemileri için yapay sinir ağları ile ana makine güç tahmini
Main engine power prediction with artificial neural network for general cargo ships
- Tez No: 921582
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET GÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Denizcilik, Gemi Mühendisliği, Marine, Marine Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Gemilerin fiziksel inşasına başlamadan önce, ön tasarım aşamasında birkaç temel parametrenin belirlenmesi çok önemlidir. Geleneksel olarak, ana makine gücünü ve diğer temel gemi parametrelerini belirlemek için hidrodinamik model testleri kullanılmaktadır. Bu testler güvenilir olsa da, doğası gereği zaman alıcı ve pahalıdır. Bu çalışmada, genel kargo gemileri için ana makine gücünün tahmini, geleneksel yaklaşıma alternatif olarak yapay sinir ağı (YSA) yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. YSA modelinde, geminin toplam uzunluğu, genişliği, gros tonajı, detveyt (DWT) ve servis hızı dahil olmak üzere kapsamlı bir girdi parametresi kümesi kullanmıştır. Zengin bir veri seti kullanılan çalışmada verilerin %70'i model eğitimi, %15'i doğrulama ve kalan %15'i test için ayrılmıştır. YSA modelinin güvenilirliğini ve genelleştirme kabiliyetini artırmak için, her çalışmada farklı sayıda gizli nöron rastgele atanarak toplam 1000 alternatif model oluşturulmuştur. Belirlenen en iyi modelde eğitim, doğrulama ve test veri kümeleri için R değeri sırasıyla 0,992, 0,988 ve 0,986 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, ortalama mutlak hata (MAE) ve hata kareler ortalamasının karekökü (RMSE) değerleri, tüm normalize edilmiş veri kümelerinde tutarlı bir şekilde düşük kalmış ve MAE için 0,0128 ile 0,0148 ve RMSE için 0,0178 ile 0,0238 arasında değişmiştir. Bu sonuçlar, YSA modelinin ana makine gücünü tahmin etmedeki başarısını vurgulayarak, onu geleneksel hidrodinamik model testleri yerine uygulanabilir ve verimli bir alternatif olarak kullanılabileceğini göstermiştir
Özet (Çeviri)
Before starting the physical construction of ships, it is very important to determine several basic parameters in the preliminary design phase. Traditionally, hydrodynamic model tests are used to determine the main engine power and other basic ship parameters. Although these tests are reliable, they are time-consuming and expensive in nature. In this study, the estimation of the main engine power for general cargo ships was carried out using the artificial neural network (ANN) method as an alternative to the traditional approach. The ANN model used a comprehensive set of input parameters including the ship length overall, breadth, gross tonnage, deadweight tonnage (DWT) and service speed. In the study where a rich data set was used, 70% of the data was allocated for model training, 15% for validation and the remaining 15% for testing. In order to increase the reliability and generalization ability of the ANN model, a total of 1000 alternative models were created by randomly assigning different numbers of hidden neurons in each study. The R values for the training, validation and testing data sets in the best model were calculated as 0,992, 0,988 and 0,986, respectively. Moreover, the Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) values remained consistently low in all normalized datasets, ranging from 0,0128 to 0,0148 for MAE and 0,0178 to 0,0238 for RMSE. These results highlight the high predictive ability of the ANN model in predicting the main engine power, indicating that it can be used as a feasible and efficient alternative to traditional hydrodynamic model tests.
Benzer Tezler
- Ro-Ro gemi operasyonlarında optimizasyon modeli
Optimization model in Ro-Ro vessel operations
BERK MERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAYRAM BARIŞ KIZILSAÇ
PROF. DR. DİLAY ÇELEBİ GONIDIS
- Tankerlerde kargo devresi ve maliyet ilişkileri
Cargo line in tankers and cost relations
MERT YAHYA BEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Liman içi çalkantılarını azaltmak için liman ağzı ve ana dalgaların optimize edilmesi
Başlık çevirisi yok
AHMED M.W. ALHASAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASİN PAŞA
- Loyd kurallarına göre bir genel kargo gemisinin konstrüksiyon klas resimlerinin hazırlanması
Preparation of the construction class drawings of a general cargo ships according to Lloyd rules
MURAT ONAT DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Gemi MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT GÜNER
- An operating costs estimation model for the tanker ships
Tanker gemileri için operasyonel maliyet tahmin modeli
MEHMET SABRİ AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR ÇİÇEK