Capturing behaviours of the advection-dispersion-reaction models through neural networks
Adveksiyon-dispersiyon-reaksiyon modellerinin davranışlarının sinir ağları ile tespiti
- Tez No: 930592
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT SARI, DR. ÖĞR. ÜYESİ TAHİR COŞGUN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bu tez, yapay zeka yaklaşımlarının yeni alanlarına yönelik bilgi sunmayı amaçlamakta olup, bu tekniklerin, özellikle adveksiyon ve dispersiyon davranışları içeren kısmi diferansiyel denklemlerle temsil edilen zorlu fiziksel süreçlerin davranışlarını öngörmek için nasıl uygulanabileceğini incelemektedir. Doğal süreçleri, belirgin özelliklerle tasvir etmek için kullanılan temel formüller olan adveksiyon-difüzyon ve üçüncü mertebeden dispersif kısmi diferansiyel denklemler, derin sinir ağı yaklaşımı ve fizik bilgili sinir ağları göz önünde bulundurularak ayrıntılı bir şekilde tartışılmıştır. Yöntemin uygulanmasının, özellikle de doğrusal olmayan ve dispersif davranışlar içeren dinamik doğal sistemlerin modellenmesinde önemli olduğu araştırılmıştır. Ayrıca, adveksiyonun baskın olduğu durumların sonuçları, derin sinir ağlarının fiziksel süreçler içindeki senaryoları etkili bir şekilde tespit ettiğiniı doğrulamıştır. Mevcut sonuçlarla karşılaştırıldığında, yaklaşım niteliksel olarak doğru çözümler üretmiş, kayıplar genellikle %0.01 civarında kalmıştır. Yöntem, en uygun kombinasyonu sağlamak için parametreleri açısından analiz edilmiş ve ayrıca geleneksel ayrıklaştırma tabanlı yöntemlerin çoğunu geride bırakmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to provide insight into new areas of artificial intelligence approaches by examining how these techniques can be applied to predict behaviours for difficult physical processes represented by partial differential equations, particularly equations involving advective and dispersive behaviours. The advection-diffusion and the third-order dispersive partial differential equations which are the key formulas used to depict natural processes with distinct characteristics have been elaborately discussed by the deep neural network approach and accounting for physics-informed neural network awareness. It has been investigated that the application of the method is essential for modeling dynamic natural systems especially when dealing with nonlinearities and dispersive behaviors. Moreover, the results of advection dominated cases have confirmed that the deep neural networks effectively have captured scenarios within physical processes. In comparison to the existing results, the approach has produced qualitatively correct solutions, with losses often remaining around 0.01%. The method has been analyzed in terms of its parameters to provide an optimal combination and it has also outperformed several traditional discretization-based methods.
Benzer Tezler
- Numerical and synchronizational behaviors of some evolution equations
Bazı evolüsyon denklemlerinin nümerik ve senkronizasyonal davranışları
SHKO ALI TAHIR
- Elektronik veri değişimi (EDI) uygulamalarının tedarik zinciri yönetimindeki rolü, ticari ilişkilere etkisinin Türkiye'deki durumu ve kavramsal model önerisi
The Role of EDI (electronic data interchange) application in supply chain and it's effects on trading partner relationships in Turkey and proposed conceptual model
AYÇA BABA
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OYA YÜREĞİR
- Deep learning-based behavior analysis of seafarers
Derin öğrenme tabanlı gemi adamlarının davranış analizi
VEYSEL GÖKÇEK
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAZİ KOÇAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Cell subtype specific roles of glial cells in alzheimer's disease by network-based analysis of single-cell multi-omic data
Tek hücreli çoklu omik verilerin ağ tabanlı analizi ile alzheimer hastalığında glial hücrelerin hücre alt tipine özgü rolleri
ATILAY İLGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
BiyomühendislikGebze Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNAHAN ÇAKIR
- Van depreminde hasar gören betonarme bir yapının, performans değerlendirme yöntemleriyle hasarının tahmini
Damage estimation of a reinforced concrete building observed damages in van earthquake with performance evaluation methods
TAMER YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER İLKİ