Harmoni arama algoritması kullanılarak çelik raf sistemlerinin optimizasyonu
Optimisation of steel racking systems using harmony search algorithm
- Tez No: 971605
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FETHİ ERTENLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çelik raf sistemleri, endüstriyel tesislerden lojistik merkezlerine kadar geniş bir yelpazede kullanılan, yüksek taşıma kapasitesine ve modüler yapıya sahip depolama sistemleridir. Bu sistemlerin tasarımı hem statik hem de dinamik yükler altında güvenli performans sergilemeleri açısından oldukça karmaşık ve çok parametreli bir optimizasyon süreci gerektirir. Bu bağlamda, inşaat mühendisliği disiplini; yük aktarımı, stabilite, taşıyıcılık kapasitesi ve yapı yönetmeliklerine uygunluk gibi temel tasarım kriterlerinin belirlenmesi ve uygulanmasında kritik bir rol üstlenmektedir. Bu çalışmada, çelik raf sistemlerinin optimum tasarımının gerçekleştirilmesindeki zorluklar, yakın dönemde geliştirilen bir metasezgisel algoritma olan Harmoni Arama Algoritması (HAA) kullanılarak ele alınmıştır. Literatürde çelik yapıların tasarımına yönelik çeşitli metasezgisel algoritmalar geliştirilmiş olsa da raf sistemlerinin tasarımında karşılaşılan kendine özgü karmaşık parametreler, çelik raf sistemlerine özgü bir HAA yaklaşımının geliştirilmesini gerekli kılmıştır. HAA, en uygun yapısal çözümün bulunma süresini kısaltan ve alternatif çözümler üreterek malzeme kullanımını optimize eden, böylece proje maliyetlerini düşüren makine öğrenimi tabanlı iyileştirmelerle geliştirilmiştir. Bu kapsamda, söz konusu algoritmanın uygulaması; maliyet etkinliği, yük taşıma kapasitesi, sismik dayanım ve ilgili teknik standartlarda belirtilen diğer gereklilikler dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Sunulan yöntem, daha önce analiz edilmiş 87 projeden oluşan bir veri tabanını kullanmakta; projeye özgü değişken parametreler altında en verimli yapısal çözümü belirlemeyi ve bu çözümün ilgili yönetmeliklere uygunluğunu sağlayarak toplam maliyeti minimize etmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışma, çelik yapıların tasarım sürecinde makine öğrenmesi destekli optimizasyon tekniklerinin etkinliğini ortaya koymakta ve yapı mühendisliğinin farklı alanlarına da uygulanabilir nitelikte katkılar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Steel rack systems are storage systems with high load capacity and modular structure, used in a wide range of applications from industrial facilities to logistics centers. The design of these systems requires a highly complex and multi-parameter optimization process to ensure safe performance under both static and dynamic loads. In this context, the discipline of civil engineering plays a critical role in determining and implementing fundamental design criteria such as load transfer, stability, load-bearing capacity, and compliance with building regulations. In this study, the challenges in achieving the optimal design of steel rack systems are addressed using the Harmony Search Algorithm (HAA), a metaheuristic algorithm developed in recent years. Although various metaheuristic algorithms have been developed in the literature for the design of steel structures, the unique complex parameters encountered in the design of shelving systems necessitated the development of an HAA approach specific to steel shelving systems. HAA has been enhanced with machine learning-based improvements that reduce the time required to find the optimal structural solution, optimize material usage by generating alternative solutions, and thereby reduce project costs. In this context, the application of the algorithm was evaluated considering cost effectiveness, load-bearing capacity, seismic resistance, and other requirements specified in relevant technical standards. The proposed method utilizes a database of approximately 87 previously analyzed projects, aiming to identify the most efficient structural solution under project-specific variable parameters and minimize total costs by ensuring compliance with relevant regulations. This study demonstrates the effectiveness of machine learning-supported optimization techniques in the design process of steel structures and contributes to various fields of structural engineering.
Benzer Tezler
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Televizyon reklamlarının ses-söz uyumu (Prozodi) yönünden incelenmesi ve dilimizin müziğine etkileri
A study on the television advertisements from the point speech-sound harmany (prosody) and it's influence on the rhythm of our language
C. HAKAN ÇUHADAR
- Çatışmacı toplum paradigması: Teorik ve meta-teorik düzeylerin ilişkisi
Conflict paradigm of society
ADNAN TÜREGİN
- Meteorolojik verilerin ısıl değerlendirilmesi ve bilgisayarda simülasyonu
Başlık çevirisi yok
KAYA SARICALI
